[发明专利]图像描述生成方法、模型训练方法、设备和存储介质有效
| 申请号： | 201710763735.3 | 申请日： | 2017-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN108305296B | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 姜文浩;马林;刘威 | 申请（专利权）人： | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 刘映东 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像描述生成方法、模型训练方法、设备和存储介质，属于机器学习技术领域。所述方法包括：获取目标图像；生成目标图像的第一全局特征向量和第一标注向量集合；输入目标图像至匹配模型，通过匹配模型生成目标图像的第一多模态特征向量；匹配模型为根据训练图像和训练图像的参考图像描述信息训练得到的模型；根据第一多模态特征向量、第一全局特征向量和第一标注向量集合，生成目标图像的目标图像描述信息；通过训练得到的匹配模型生成目标图像的多模态特征向量，再将多模态特征向量输入至计算模型得到目标图像描述信息，达到了提高生成的图像描述信息的准确率的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 描述 生成 方法 模型 训练 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种图像描述生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像；生成所述目标图像的第一全局特征向量和第一标注向量集合；输入所述目标图像至匹配模型，通过所述匹配模型生成所述目标图像的第一多模态特征向量；所述匹配模型为根据训练图像和所述训练图像的参考图像描述信息训练得到的模型；根据所述第一多模态特征向量、所述第一全局特征向量和所述第一标注向量集合，生成所述目标图像的目标图像描述信息。
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