NFT1000：用于非古董代币检索的跨模态数据集
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2024-10-18 v2
摘要
随着“元宇宙”和“Web 3.0”的兴起，非古董代币（NFT）已成为重要的数字资产，受到广泛关注。截至 2024 年 3 月，超过 17 亿个 NFT 已在 various blockchain 平台上铸造。有效查找所需 NFT 至关重要。NFT 检索的挑战在于由于区域和语义方面的高度相似性。本文介绍了一个名为“NFT Top1000 视觉-文本数据集”（NFT1000）的基准数据集，包含 756 万个图像-文本对，数据来自于 Ethereum 区块链上按销售额排名的 1000 个最著名 PFP NFT 集合。基于该数据集并以 CLIP 系列预训练模型为基础，我们提出了动态掩码微调方案。这种创新方法在仅使用 13% 总训练数据（079 万 vs. 610 万）的情况下，使 top1 准确率提高了 7.4%。我们还提出了一个稳健的综合方差指数（CVI），用于评估视觉-文本对数据的相似度和检索难度。该数据集将以开源资源形式发布。更多细节请参见：https://github.com/ShuxunoO/NFT-Net.git。
引用
@article{arxiv.2402.16872,
title = {NFT1000: A Cross-Modal Dataset for Non-Fungible Token Retrieval},
author = {Shuxun Wang and Yunfei Lei and Ziqi Zhang and Wei Liu and Haowei Liu and Li Yang and Wenjuan Li and Bing Li and Weiming Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.16872},
year = {2024}
}
备注
11 pages,12figures to be published in ACM Multimedia 2024, see https://openreview.net/forum?id=xUtNrKH8iB¬eId=xUtNrKH8iB