[发明专利]多模态信息预训练方法及系统在审
| 申请号： | 202210391286.5 | 申请日： | 2022-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN114998670A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 陈斌;侯孝振;张元;陈子和 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学重庆研究院 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06K9/62;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/82;G06F40/253;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海双诚知识产权代理事务所(普通合伙) 31423 | 代理人： | 方玉 |
| 地址： | 401120 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供的多模态信息预训练方法及系统，涉及人工智能技术领域，通过构建第一多模态信息，基于MOCO对比学习模型，随机选择第一图像集合中的一个或多个图像进行几何变换，得到第二图像集合，基于MOCO对比学习模型，随机选择第一文本集合中的一个或多个文本进行语法结构变换，得到第二文本集合，分别对第二图像集合中的各个图像进行编码，生成对应的第一高维隐向量集合，根据目标损失值，对第一多模态信息进行预训练，在有限负样本下，使得网络模型能够接触更多的负样本，增大类间距离，有利于细粒度地检索图文，极大地节省了时间，能够达到更好的预训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态 信息 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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