基于Sinkhorn算法的零样本任务增强方法及系统

本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了基于Sinkhorn算法的零样本任务增强方法及系统，方法包括：获取目标医学图文数据集；目标医学图文数据集包括查询集和目标集，查询集中的查询数据为文本数据，目标集中的目标数据为图片数据；计算查询集与目标集的相似度矩阵；对相似度矩阵进行Sinkhorn归一化，得到收敛后的吉布斯矩阵；根据收敛后的吉布斯矩阵得到目标枢纽值向量；根据相似度矩阵减去目标枢纽值向量，得到去枢纽的相似度矩阵；根据输入的查询数据和去枢纽的相似度矩阵得到对应的目标数据。本发明能够有效缓解枢纽性问题，同时给出了一种在测试时查询集分布未知情况下，能够对目标集中所有目标数据的枢纽值的精确估计的方法。