[发明专利]一种基于深度辨识度迁移的跨模态检索方法在审
| 申请号： | 202110754834.1 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113536015A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 陈莹;代瑾;化春键;李祥明;胡蒙;裴佩 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06F16/58;G06F16/33;G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度辨识度迁移的跨模态检索方法，属于信息检索技术领域。所述方法在学习不同模态数据公共表示特征的过程中，通过最小化解码向量与文本原始特征间的重建损失增强文本公共表示特征的语义辨识度，同时通过权重共享层的模态不变损失和样本相关性损失将文本公共表示特征的语义高辨识度迁移到图片公共表示特征，从而为各模态数据习得高语义辨识度的公共表示特征，进而提升了检索性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 辨识 迁移 跨模态 检索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江南大学，未经江南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110754834.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
