[发明专利]一种融合图卷积的跨模态检索方法在审
| 申请号： | 202110760740.5 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113536016A | 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 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合图卷积的跨模态检索方法，属于跨模态检索技术领域。所述方法通过为不同模态构建各自的模态图，图中每个节点代表该模态某一样本的原始特征，并利用图卷积根据近邻关系更新图中的节点特征，同时结合全连接编码特征，得到不同模态高度语义一致的融合编码特征。之后通过公共表征学习层的模态不变损失获得表示一致的公共表征，通过两个子网顶部的线性分类器增强各模态公共表征的语义辨识度，进一步提升了跨模态检索性能；通过在Wikipedia数据集和Pascal Sentence数据集上的实验证明，本申请方法相对于现有技术中性能最优的DSCMR方法，平均mAP值分别提高了2.3％和2.4％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 图卷 跨模态 检索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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