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[发明专利]基于特征融合的跨模态检索方法、系统、终端及存储介质-CN202310390669.5在审
发明人：孔欧 -专利权人：北京蜜度信息技术有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供一种基于特征融合的跨模态信息检索方法、系统、终端及存储介质，包括以下步骤：输入跨模态数据信息；提取所述跨模态数据信息的语义特征和词汇特征；融合所述跨模态数据信息的语义特征和词汇特征，以生成跨模态特征信息；基于所述跨模态特征信息实现跨模态信息检索任务。本申请提供的基于特征融合的跨模态信息检索方法、系统、终端及存储介质强化了模态数据的特征表示，实现了音频模态与文本模态之间的跨模态信息检索；通过融合模态的语义特征向量和词汇特征向量来表征模态，提高了模态自身的语义信息的表示内容
基于特征融合跨模态检索方法系统终端存储介质

[发明专利]一种跨模态LOGO检索方法、系统、终端及存储介质-CN202310121845.5有效
发明人：孔欧 -专利权人：上海蜜度信息技术有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本申请提供一种跨模态LOGO检索方法、系统、终端及存储介质，包括以下步骤：输入跨模态数据信息；过滤所述跨模态数据信息，以获取包含LOGO的跨模态数据信息；提取所述包含LOGO的跨模态数据信息的特征值，并确定所述包含LOGO的跨模态数据信息中的LOGO类别；基于所述特征值和所述LOGO类别实现跨模态LOGO检索任务。本申请提供的跨模态LOGO检索方法、系统、终端及存储介质能够全面、准确地对特定LOGO进行检测和识别，实现了语音模态数据与图像模态数据之间的跨模态LOGO检索；通过对不含LOGO的跨模态数据进行过滤，去除无效的运算过程
一种跨模态 logo 检索方法系统终端存储介质

[发明专利]一种跨模态情感预测方法-CN202211161450.X有效
发明人：杨燕;王杰;谢朱洋;张凡 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨模态情感预测方法，涉及自然语言信息处理技术领域。其主要步骤如下：（1）对跨模态图片文本数据进行预处理；（2）构建神经网络跨模态情感预测模型，包括构建图像‑文本编码模块，跨模态对齐模块，跨模态融合模块，跨模态关联性学习模块和情感分类模块；（3）在训练集上训练神经网络跨模态情感预测模型；（4）分别在验证集、测试集上对神经网络跨模态情感预测模型进行验证和测试。
一种跨模态情感预测方法

[发明专利]基于跨模态行人重识别方法及装置-CN202010772750.6在审
发明人：王金鹏;王金桥;胡建国;唐明;林格;招继恩;朱贵波 -专利权人：杰创智能科技股份有限公司
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于跨模态行人重识别方法，所述方法包括：通过将带有身份标识的行人图像输入跨模态特征提取模型中，确定带有身份标识的行人图像的跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征，并计算待进行跨模态行人重识别的图像特征，与跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征的相似度，进行行人重识别；其中，跨模态特征提取模型包括特征提取模块、模态批归一化身份嵌入模块和单模态身份嵌入模块，从而使得提取的图像特征泛化性更强，同时能够准确提取图像的跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征，并确定其与待进行跨模态行人重识别图像特征的相似度，准确得到识别结果。
基于跨模态行人识别方法装置

[发明专利]跨模态检索方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110445359.X在审
发明人：魏文琦;王健宗;张之勇;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种跨模态检索方法，包括：利用预构建的特征提取网络提取原始跨模态数据的特征，得到原始跨模态数据特征，利用所述原始跨模态数据特征训练预构建的相似度矩阵，得到标准相似度矩阵，基于所述标准相似度矩阵生成跨模态匹配模型，利用所述跨模态匹配模型对标准数据进行匹配，得到匹配特征，根据所述跨模态匹配模型对所述匹配特征进行数据蒸馏，得到跨模态检索模型，利用所述跨模态检索模型对待检索数据进行检索，得到检索结果。本发明还提出一种跨模态检索装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决跨模态检索精度较低的问题。
跨模态检索方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于特定模态语义空间建模的跨模态相似性学习方法-CN201710684763.6有效
发明人：彭宇新;綦金玮 -专利权人：北京大学
申请日： 2017-08-11 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F16/43 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特定模态语义空间建模的跨模态相似性学习方法，包括以下步骤：1.建立跨模态数据库，其中包含多种模态类型数据，并将数据库中的数据分为训练集、测试集和验证集。2.针对跨模态数据库中的每种模态类型，构造针对该特定模态的语义空间，将其他模态类型数据投射到该语义空间，得到针对该特定模态的跨模态相似度。3.将从不同模态语义空间得到的针对特定模态的跨模态相似度进行融合，得到最终跨模态相似度。4.取测试集中的任意一种模态类型作为查询模态，以另一种模态类型作为目标模态，计算查询样例和查询目标的相似性，根据相似性得到目标模态数据的相关结果列表。本发明能够提高跨模态检索的准确率。
一种基于特定语义空间建模跨模态相似性学习方法

[发明专利]一种基于模态融合重建哈希的深度无监督跨模态检索方法-CN202211340310.9在审
发明人：李明勇;李业文 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模态融合重建哈希的深度无监督跨模态检索方法，涉及跨模态检索技术领域，包括建立无监督跨模态检索模型，所述建立无监督跨模态检索模型包括深度特征编码模块、特定模态的自动编码器重构模块、跨模态相似性融合模块以及哈希编码重构模块本发明能够提高无监督条件下的跨模态哈希的检索性能。
一种基于融合重建深度监督跨模态检索方法

[发明专利]一种生成跨模态的表示向量的方法以及跨模态推荐方法-CN202110562646.9有效
发明人：蒋鑫龙;陈益强;黄武亮;吴启晨 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种生成跨模态的表示向量的方法以及跨模态推荐方法，本发明基于不同模态的条目用相应的信息提取方式从该条目中提取包括不同模态的共有内容对应的特征向量和当前模态的专属内容对应的特征向量的跨模态一致性标引，基于各条目的文本信息提取核心词集合，根据跨模态一致性标引生成包含多个条目和多个核心词对应的节点连接的跨模态内容图，并用跨模态内容图通过多模态图神经网络生成跨模态的表示向量，从而更精准地将跨模态的数据对应的特征映射到同一语义空间
一种生成跨模态表示向量方法以及推荐

[发明专利]跨语言跨模态模型的预训练方法、设备和存储介质-CN202211384569.3有效
发明人：单斌;韩雅倩;尹维冲;王硕寰;孙宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开提供了跨语言跨模态模型的预训练方法、设备和存储介质，涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能技术领域，可应用于智慧城市场景。具体实现方案为：在结合训练数据对跨语言跨模态模型进行预训练的过程中，根据图文配对数据和图文非配对数据，对跨语言跨模态模型进行预训练，并根据文本配对数据和文本非配对数据，对跨语言跨模态模型进行预训练，由此，提出了一种对跨语言跨模态模型进行预训练的新方式，从而可使得所预训练出的跨语言跨模态模型可以满足跨语言跨模态场景的需求。
语言跨模态模型训练方法设备存储介质

[发明专利]基于低秩学习的跨模态检索方法及装置-CN202210758188.0在审
发明人：于涵宇;杨钰群;孟泽昭;马骏;杨涛;杨雅慧 -专利权人：北京芯联心科技发展有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于低秩学习的跨模态检索方法及装置，包括获取数据样本集，将数据样本集划分为训练集和测试集；将所述训练集输入预构建的初始跨模态数据检索模型进行训练，得到目标跨模态数据检索模型；所述初始跨模态数据检索模型用于提取每种模态数据的样本特征，根据每种模态数据的样本特征获取多种模态数据的共享空间特征；利用目标跨模态数据检索模型对测试集进行跨模态检索。本发明通过构建目标跨模态数据检索模型对多模态数据进行检测，该模型能够使得各个模态的同类数据在子空间靠近，其能够检测不同模态数据的差异，使得相似性度量更加精确，检索结果个更加准确。
基于学习跨模态检索方法装置

[发明专利]跨模态人脸识别的方法、装置、设备和存储介质-CN202011027564.6有效
发明人：田飞 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了跨模态人脸识别的方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习和计算机视觉技术。具体实现方案为：针对至少两种模态中的每一种模态，采用样本用户的该种模态的人脸图像数据对人脸识别模型进行单模态训练；采用样本用户的所述至少两种模态的人脸图像数据，对所述人脸识别模型进行跨模态训练；其中，单模态训练过程与跨模态训练过程共享模型参数；将经单模态训练和跨模态训练的人脸识别模型，作为待使用的跨模态人脸识别模型。本申请能够提高跨模态人脸识别的准确度。
跨模态人脸识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种结合局部阈值二值化图像的跨模态行人重识别方法-CN202110945496.X有效
发明人：崔洪刚;曹钢钢 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种结合局部阈值二值化图像的跨模态行人重识别方法，包括以下步骤：S1：构建初始的跨模态行人重识别网络，并设置第一跨模态行人重识别数据集；S2：进行局部阈值二值化处理，形成第二跨模态行人重识别数据集；S3：进行图像数据增强处理，得到第三跨模态行人重识别数据集；S4：使用难样本三元组损失和交叉熵损失进行训练，得到训练好的跨模态行人重识别网络；通过训练好的跨模态行人重识别网络实现跨模态行人重识别。本发明提供一种结合局部阈值二值化图像的跨模态行人重识别方法，解决了目前跨模态行人重识别的准确率不够高的问题。
一种结合局部阈值二值化图像跨模态行人识别方法

[发明专利]跨模态检索模型的训练方法、装置、设备和存储介质-CN202110244645.X有效
发明人：贺峰;汪琦;冯知凡;杨虎;柴春光 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本公开公开了一种跨模态检索模型的训练方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及知识图谱、计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。跨模态检索模型的训练方法包括：根据跨模态样本对，确定所述计算跨模态样本对的相似度，所述跨模态样本对包括：第一模态的样本和第二模态的样本，所述第一模态与所述第二模态不同；基于所述相似度确定软间隔，并基于所述软间隔确定软间隔损失函数；基于所述软间隔损失函数，确定总损失函数，并根据所述总损失函数，训练跨模态检索模型。本公开可以提高跨模态检索模型的检索效果。
跨模态检索模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]基于有监督对比的跨模态检索方法、系统及设备-CN202110543714.7有效
发明人：徐常胜;钱胜胜;方全 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F16/43 文献下载
摘要：本发明属于跨模态检索领域，具体涉及了一种基于有监督对比的跨模态检索方法、系统及设备，旨在解决现有的监督式跨模态学习方法一般通过线性投影捕获数据相关性，且通常聚集于最大化成对相关性或分类准确性，InfoNCE损失平等对待所有类别，从而导致跨模态检索结果准确性不高的问题。本发明包括：获取待检索的跨模态输入数据；通过表示学习网络映射到统一空间中，获得输入数据的跨模态表示；通过训练好的跨模态检索网络进行跨模态检索。本发明将不同模态的数据映射到统一空间中，通过多标签判别性负例注意力提高具有高共现概率的语义上不同类别的样本对的比例，将InfoNCE损失函数扩展为多标签跨模态InfoNCE损失函数，实现了高准确性与高精度的跨模态检索
基于监督对比跨模态检索方法系统设备

[发明专利]基于CNN和transformer的跨模态人群计数方法-CN202211208011.X在审
发明人：张世辉;王威;韩雪强 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于CNN和transformer的跨模态人群计数方法，本发明包括以下步骤：将RGB图像和热度图像输入由CNN组成的双分支网络的各分支中，学习双模态图像的模态特定特征；新颖的跨模态transformer连接CNN双分支网络并学习不同模态图像的全局特征，融合模态特定特征和模态全局特征；跨层连接结构连接网络不同层的融合后的特征图，并经分支注意力模块增强融合的特征图的通道信息；跨模态注意力模块提取不同模态间的互补信息，增强跨模态特征表示；将跨模态注意力模块提取的特征图送入尾部网络中，生成密度图；将密度图逐像素相加得到人群计数结果，本发明可以有效完成人群任意分布的拥挤场景下跨模态人群计数任务。
基于 cnn transformer 跨模态人群计数方法

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