[发明专利]一种基于层次化相似性学习的文本到商品图像的检索方法有效
| 申请号： | 202110185623.0 | 申请日： | 2021-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN112860930B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 纪守领;马哲;刘丰豪;张旭鸿;董建锋;何源 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/532 | 分类号： | G06F16/532;G06F16/583;G06V10/40;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于层次化相似性学习的文本到商品图像的检索方法，该方法通过预训练的目标检测模型和利用独热编码以及预训练的Word2Vec获取图像和文本的初步特征，再通过两个层次化编码网络分别对两种模态进行层次化编码。通过全连接层将特征映射到一个统一公共空间中，进行两种不同粒度的相似性度量，分别是物体粒度的相似性和图像粒度的相似性，最后利用公共空间算法学习两个模态之间的关系，通过端到端的方式训练模型，自动学习文本和图像的匹配关系，从而实现文本到图像的跨模态检索。本发明针对复杂的商品图像，应用多层次的特征以及多粒度的相似性来进行跨模态检索，具有优越的性能优势，并且利用深度学习技术，极大提高了检索的性能和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 相似性 学习 文本 商品 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
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