[发明专利]一种基于模态特定和共享特征学习的跨模态检索方法有效
| 申请号： | 202110053038.5 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112800292B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 吴飞;罗晓开;季一木;黄庆花;高广谓;蒋国平 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9032 | 分类号： | G06F16/9032;G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 210012 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模态特定和共享特征学习的跨模态检索方法，包括：步骤S1、获取跨模态检索数据集，划分为训练集和测试集；步骤S2、对文本和图像分别进行特征提取；步骤S3、提取模态特定特征和模态共享特征；步骤S4、通过哈希网络生成对应模态样本的哈希码；步骤S5、联合对抗自编码器网络的损失函数以及哈希网络的损失函数训练网络；步骤S6、利用步骤S5中训练完成的网络对测试集中的样本进行跨模态检索。本发明设计了一个哈希网络，将图像通道的编码特征和文本通道编码特征以及模态共享特征投影到汉明空间中，并且利用标签信息、模态特定和共享特征进行建模，使得输出的哈希码在模态间和模态内具有更好的语义区分性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特定 共享 特征 学习 跨模态 检索 方法 | ||
【主权项】：
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