[发明专利]一种基于深度哈希的通用跨模态检索模型在审
| 申请号： | 202110526554.5 | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113076465A | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 段友祥;陈宁;孙歧峰 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F16/953 | 分类号： | G06F16/953;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度哈希的通用跨模态检索模型，包括图像模型、文本模型、二进制码转换模型、汉明空间。图像模型用于图像数据的特征及语义提取；文本模型用于文本数据的特征及语义提取；二进制转换模型用于将原始特征转换为二进制编码；汉明空间为图像和文本数据的公共子空间，在其中可以直接计算跨模态数据的相似性。本发明所提出的结合深度学习与哈希学习解决跨模态检索的通用模型，将原始特征空间中的数据点映射成公共汉明空间中的二进制编码，通过计算待查询数据的编码和原始数据编码之间的汉明距离进行相似度排序，从而得到检索结果，使得检索效率得到了极大的提高。并且以二进制编码代替原始数据存储，使得检索任务对存储量的需求极大的降低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 通用 跨模态 检索 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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