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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于多模态预训练模型的组合商品检索方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114445201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210143468.0，技术领域涉及：G06Q30/06；该发明授权一种基于多模态预训练模型的组合商品检索方法及系统是由詹巽霖;吴洋鑫;董晓;梁小丹设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态预训练模型的组合商品检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态预训练模型的组合商品检索方法及系统，其中方法包括步骤如下：将商品图像划分为单品图像和组合品图像；训练一个组合商品图像检测器；获取并结合组合商品图像中文本模态和图片模块的特征编码、位置编码和分段编码，学习嵌入表示，并输入构建好的多模态预训练模型；通过商品检测器提取的边界框和边界框特征作为图像特征，结合文本特征，输入多模态预训练模型进行自监督训练；采用多模态预训练模型提取单品图像的图片模态和文本模态的检索特征，并存放于检索库中；多模态预训练模型根据组合品图像中每个目标商品的边界框及边界框特征，提取图文融合的检索特征，计算组合品特征与检索库中单品特征的预先距离作为商品相似度，选取最相似的单品作为结果返回。

本发明授权一种基于多模态预训练模型的组合商品检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态预训练模型的组合商品检索方法，其特征在于：所述的方法包括步骤如下：S1：将商品图像划分为单品图像和组合品图像，其中所述的单品图像表示只有一个商品，组合品图像表示包括多个独立商品；S2：训练一个组合商品图像检测器，用于检测组合商品图像中的每个独立商品；S3：获取并结合组合商品图像中文本模态和图片模块的特征编码、位置编码和分段编码，由此学习嵌入表示；S4：构建多模态预训练模型，将学习到的嵌入表示作为多模态预训练模型的输入；S5：通过组合商品图像检测器提取的边界框和边界框特征作为图像特征，结合文本特征，输入到多模态预训练模型进行自监督训练；S6：将单品图像的图片模态和文本模态输入到多模态预训练模型提取检索特征，并将检索特征存放于检索库中；S7：提取组合品图像中每个目标商品的边界框及边界框特征，输入步骤S5训练好的多模态预训练模型，提取图文融合的检索特征，计算组合品特征与检索库中单品特征的余弦距离作为商品相似度，选取最相似的单品作为结果返回。

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