[发明专利]跨模态特征提取、检索以及模型的训练方法、装置及介质有效
| 申请号： | 202210803045.7 | 申请日： | 2022-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN115359383B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 汪浩然;何栋梁;李甫;丁二锐 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/70;G06V10/82;G06F40/30;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06F16/783;G06F16/732;G06F16/383;G06F16/332;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人： | 刘振龙 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种跨模态特征提取、检索以及模型的训练方法、装置及介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域。具体实现方案为：获取待处理数据，所述待处理数据对应至少两类第一模态；在述待处理数据中确定第二模态的第一数据，所述第二模态为所述第一模态中的任一类模态；对所述第一数据进行语义实体提取，得到语义实体；基于所述第一数据和所述语义实体，并采用预先训练的跨模态特征提取模型，获取所述第一数据的语义编码特征。本公开的技术，能够有效地提高跨模态应用中的特征提取的准确性，进而提高跨模态应用如跨模态检索的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 跨模态 特征 提取 检索 以及 模型 训练 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
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