基于大模型的图像数据快速筛选方法及装置

本发明涉及基于大模型的图像数据快速筛选方法及装置，该方法包括：获取图像数据和预设的提示词模版，调用BERT模型对提示词模版进行预推理，对提示词模版进行分词标记，生成相应的提示词特征向量。通过循环推理代码循环读取图像数据和提示词特征向量，将图像数据和提示词特征向量作为VisualGLM‑6b多模态大模型的输入，输出视觉特征和语义信息。通过图像文本匹配技术基于视觉特征和语义信息计算图像数据和文本数据的匹配序列，通过后处理代码对匹配序列进行处理，解析匹配序列中图像数据与提示词的匹配分数和置信度分数。当匹配分数超过预设的动态阈值且置信度分数超过第一阈值时，筛选并确定包含目标提示词的图像数据。