摘要
本发明公开了一种基于语义关联相似性学习的跨模态图文检索方法,包括以下步骤:获取图像数据与文本数据,得到训练数据集;基于自适应语义关联相似性学习,构建初始跨模态图文检索模型;采用训练数据集,基于双向语义优化三元损失函数对初始跨模态图文检索模型进行训练,得到跨模态图文检索模型;使用跨模态图文检索模型,进行实际的跨模态图文检索。本发明还公开了一种实现所述基于语义关联相似性学习的跨模态图文检索方法的系统。本发明方法的模型中采用图文特征动态融合模块将图像文本特征动态融合,提高了跨模态检索的准确性和精度,同时采用自适应语义关联的相似性学习模块对局部相似性进行优化,显著提升了检索效率。
技术关键词
跨模态图文检索
注意力机制
图文检索方法
语义
文本
图像全局特征
图像局部特征
模型训练模块
全局特征提取
局部特征提取
图像特征提取
特征提取模块
动态
关系
正态分布统计
融合局部特征
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
情感分类方法
样本
编码器模块
数据
情感分类模型
课堂专注度评估方法
学生
通道注意力机制
动态教学
面部
敏感信息识别
图像
计算机程序产品
语义
计算机程序指令
信息检索方法
多模态
分类正确率
标签
神经网络模型