一种冲突缓解跨模态搜索方法

一种冲突缓解跨模态搜索方法，包括：特征提取：为每种模态及其对应的哈希标签构建特征表示；模态解耦：分离模态特征以形成通用和特有的哈希编码；标签优化：利用通用哈希编码细化标签信息；语义映射：利用优化后的标签哈希码实现模态间的语义对齐。本发明通过自动特征提取和模态解耦机制，能够将图像和文本转换为深层特征表示，并分离模态特征为公共和特有的哈希编码，减少模态间的不一致性，从而提高检索的准确性；其中模态解耦部分采用负样本对比学习的方法，通过增强模态唯一哈希码之间的排斥性，确保了模态公共哈希码的语义清晰度。这种对比学习策略有助于提高模态间信息的区分度，使得模型能够更准确地识别和区分不同模态数据的独特特征。