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當(dāng)前位置 : 首頁 > 專利喜報 > 恭喜哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)陳芳林獲國家專利權(quán)

恭喜哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)陳芳林獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)申請的專利基于圖像-文本重要性一致的跨模態(tài)檢索模型優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115146102B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210886765.4,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/583;該發(fā)明授權(quán)基于圖像-文本重要性一致的跨模態(tài)檢索模型優(yōu)化方法是由陳芳林;劉澤軍;裴文杰;盧光明設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-07-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

基于圖像-文本重要性一致的跨模態(tài)檢索模型優(yōu)化方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了基于圖像?文本重要性一致的跨模態(tài)檢索模型優(yōu)化方法。本發(fā)明提供的方法挖掘了圖像?文本對中的細(xì)粒度語義信息,實現(xiàn)了不同模態(tài)間更細(xì)粒度的對齊,有效提升跨模態(tài)檢索模型的檢索精度。

本發(fā)明授權(quán)基于圖像-文本重要性一致的跨模態(tài)檢索模型優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于圖像-文本重要性一致的跨模態(tài)檢索模型優(yōu)化方法,其特征在于,所述方法包括:獲取初始跨模態(tài)檢索模型,所述初始跨模態(tài)檢索模型中包括目標(biāo)自注意力模塊;在訓(xùn)練集中選取目標(biāo)批次,所述目標(biāo)批次中包括至少一個第一圖文對,所述第一圖文對中包括互相匹配的第一樣本圖像和第一樣本文本,將所述第一樣本圖像對應(yīng)的圖像特征集和所述第一樣本文本對應(yīng)的文本特征集的連接特征輸入至所述目標(biāo)自注意力模塊中,其中,所述圖像特征集中包括多個所述第一樣本圖像的區(qū)域?qū)?yīng)的特征,所述文本特征集中包括多個所述第一樣本文本中的詞對應(yīng)的特征;獲取所述目標(biāo)自注意力模塊中的自注意力矩陣,所述自注意力矩陣基于子目標(biāo)注意力模塊中的查詢向量和鍵向量得到,根據(jù)所述圖像特征集中的特征數(shù)量和所述文本特征集中的特征數(shù)量對所述自注意力矩陣進(jìn)行分割,得到四個子矩陣,分別為第一子矩陣、第二子矩陣、第三子矩陣和第四子矩陣,其中,所述第一子矩陣的尺寸為NV*NV,所述第二子矩陣的尺寸為NV*NL,所述第三子矩陣的尺寸為NL*NV,所述第四子矩陣的尺寸為NL*NL,NV為所述圖像特征集中的特征數(shù)量,NL為所述文本特征集中的特征數(shù)量;根據(jù)所述第一子矩陣和所述第三子矩陣獲取所述第一樣本圖像對應(yīng)的第一模態(tài)內(nèi)語義重要性分布和第一模態(tài)間語義重要性分布,根據(jù)所述第二子矩陣和所述第四子矩陣獲取所述第一樣本文本對應(yīng)的第二模態(tài)間語義重要性分布和第二模態(tài)內(nèi)語義重要性分布;根據(jù)所述第一模態(tài)內(nèi)語義重要性分布和所述第一模態(tài)間語義重要性分布之間的一致性、以及所述第二模態(tài)內(nèi)語義重要性分布和所述第二模態(tài)間語義重要性分布之間的一致性確定訓(xùn)練損失,根據(jù)所述訓(xùn)練損失優(yōu)化所述初始跨模態(tài)檢索模型的參數(shù);所述根據(jù)所述第一子矩陣和所述第三子矩陣獲取所述第一樣本圖像對應(yīng)的第一模態(tài)內(nèi)語義重要性分布和第一模態(tài)間語義重要性分布,包括:對所述第一子矩陣的每一列上的元素均執(zhí)行求和操作,得到第一模態(tài)內(nèi)語義重要性分?jǐn)?shù),對各個所述第一模態(tài)內(nèi)語義重要性分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化操作,得到所述第一模態(tài)內(nèi)語義重要性分布;對所述第三子矩陣的每一列上的元素均執(zhí)行求和操作,得到第一模態(tài)間語義重要性分?jǐn)?shù),對各個所述第一模態(tài)間語義重要性分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化操作,得到所述第一模態(tài)間語義重要性分布;所述根據(jù)所述第二子矩陣和所述第四子矩陣所述第一樣本文本對應(yīng)的第二模態(tài)間語義重要性分布和第二模態(tài)內(nèi)語義重要性分布,包括:對所述第二子矩陣的每一列上的元素均執(zhí)行求和操作,得到第二模態(tài)內(nèi)語義重要性分?jǐn)?shù),對各個所述第二模態(tài)內(nèi)語義重要性分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化操作,得到所述第二模態(tài)間語義重要性分布;對所述第四子矩陣的每一列上的元素均執(zhí)行求和操作,得到第二模態(tài)間語義重要性分?jǐn)?shù),對各個所述第二模態(tài)間語義重要性分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化操作,得到所述第二模態(tài)內(nèi)語義重要性分布。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳),其通訊地址為:518055 廣東省深圳市南山區(qū)桃源街道深圳大學(xué)城哈爾濱工業(yè)大學(xué)校區(qū);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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