[发明专利]基于语义共享的深度跨模态检索方法及系统在审
| 申请号： | 202111381465.2 | 申请日： | 2021-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN114186080A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 杨杨;张初兵;肖亮;杨健 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/43 | 分类号： | G06F16/43;G06F16/45;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义共享的深度跨模态检索方法及系统，属于多模态学习领域，该方法包括如下步骤：提取图片和文本的细粒度特征；使用共享模型学习多模态一致性表示；通过掩码预测和分类预测优化模型；基于模型进行跨模态检索。本发明采用深度自注意力网络作为基本模型，对多模态数据分别提取细粒度特征并使用共享模型在同一语义空间中学习不同模态数据的一致性表示，解决了以往跨模态算法使用一致性损失函数导致弱模态对强模态的干扰问题，通过标签预测和掩码预测多任务损失函数对共享深度自注意力网络模型进行参数学习，有效地提升了跨模态检索的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语义 共享 深度 跨模态 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
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