[发明专利]基于Transformer网络和超球空间学习的多模态图像处理方法及系统有效
| 申请号： | 202111451939.6 | 申请日： | 2021-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN114241273B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 徐行;田加林;沈复民;申恒涛 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/778;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Transformer网络和超球空间学习的多模态图像处理方法及系统，包括获取预训练的Transformer网络模型，得到教师模型；构建由教师模型和多模态融合模型组成的多分支模型；提取教师蒸馏向量和学生蒸馏向量，以及各模态图像在单位超球空间的特征及其分类概率；计算各模态的蒸馏损失、模态间中心对齐损失、模态内均匀性损失和分类损失，并由此更新多模态融合模型；采用更新后的多模态融合模型基于待检测模态的图像和待查询模态的图像生成零样本跨模态检索结果。本发明能够有效提升多模态融合模型的建模和对齐多模态分布的能力，消除不同模态之间的模态差异问题，从而实现零样本跨模态检索。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 transformer 网络 空间 学习 多模态 图像 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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