摘要
本发明提供了一种基于交互提示的联邦跨模态检索方法及系统,涉及跨模态信息检索领域,基于两个模态数据的特征相似度,使用第一模态数据从第二模态数据集中检索相似的第二模态数据,包括:分别提取两个模态数据的初始特征;利用联邦学习得到的跨模态交互网络,以提示向量作为中介,进行两个模态初始特征间的多层双向交互,得到跨模态交互后两个模态的最终特征;基于两个模态的最终特征,计算特征相似度,筛选相似的第二模态数据;本发明将联邦学习和提示学习相结合,提升跨模态检索技术的效用性与普适性,解决跨模态检索中的隐私保护与性能优化问题。
技术关键词
跨模态检索方法
交互网络
非暂态计算机可读存储介质
模态特征
跨模态信息检索
注意力机制
跨模态检索技术
数据
文本
客户端
语义
电子设备
多层次
处理器
检索图像
特征提取模块
检索系统
系统为您推荐了相关专利信息
避障方法
潜航器
环境流体力学
传感器
多头注意力机制
个性化推荐系统
兴趣
场景化数据
加权特征值
稀疏特征
二进制漏洞
程序依赖图
多模态特征融合
定位方法
注意力机制
云平台服务
服务调用方法
异构
标签
反馈控制单元