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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
申请日：2024-03-01
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118133839A
主分类号：G06F40/30
分类号：G06F40/30;G06F16/335;G06N5/04;G06F16/535;G06V10/774;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明属于图文检索领域，提供了一种基于语义信息推理和跨模态交互的图文检索方法及系统，包括分别提取文本和图像初始化特征表示；分别构建图像语义关系图和文本语义关系图，推理图节点的语义相关性，迭代学习节点之间的语义信息得到图像细粒度特征和文本细粒度特征，将其分别与图像和文本的初始特征聚合得到图像全局特征和文本全局特征；基于图像细粒度特征和文本细粒度特征以及图像全局特征和文本全局特征，通过多步骤的跨模态推理融合和传递图像与文本之间的语义关联信息，得到图像全局表示和文本全局表示；融合图像全局特征和文本全局表示获得最终的图像全局表示，融合文本全局特征和图像全局表示获得最终的文本全局表示。
主权项：1.基于语义信息推理和跨模态交互的图文检索方法，其特征在于，包括：利用预先训练好的图像提取模型和文本提取模型进行初始化特征表示；分别构建图像语义关系图和文本语义关系图，推理图节点的语义相关性，迭代学习节点之间的语义信息得到图像细粒度特征和文本细粒度特征，将其分别与图像和文本的初始特征聚合得到图像全局特征和文本全局特征；基于图像细粒度特征和文本细粒度特征以及图像全局特征和文本全局特征，通过多步骤的跨模态推理融合和传递图像与文本之间的语义关联信息，得到图像全局表示和文本全局表示；融合图像全局特征和文本全局表示获得最终的图像全局表示，融合文本全局特征和图像全局表示获得最终的文本全局表示；计算最终的图像全局表示与最终的文本全局表示之间的相似性，得到图文检索结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于语义信息推理和跨模态交互的图文检索方法及系统
免责声明
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