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申请/专利权人：北京邮电大学;北京第二外国语学院
摘要：本发明公开了一种基于跨模态互注意力机制的图文匹配方法，该方法包括以下步骤：采用目标检测网络对图像语义特征进行提取，并采用中文预训练模型对文本语义特征进行提取；通过图文相似度计算模块对局部图像区域与文本中单词之间的cos相似度进行计算，得到注意力权重，同时对受图像注意力监督的文本向量进行计算；对受图像注意力监督的文本向量与局部图像的cos相似度进行计算，并通过求和与平均池化处理得到完整文本与完整图像之间的相似度；计算图文相似度的预测结果。本发明能够推断整个图像和完整句子之间的相似性，输出图像和句子间的相似度数值，实现图像局部到单词对齐的细粒度图文匹配。
主权项：1.一种基于跨模态互注意力机制的图文匹配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、采用目标检测网络对图像语义特征进行提取，并采用中文预训练模型对文本语义特征进行提取；S2、构建图文相似度计算模块，并通过图文相似度计算模块对局部图像区域与文本中单词之间的cos相似度进行计算，得到注意力权重，同时对受图像注意力监督的文本向量进行计算；S3、对受图像注意力监督的文本向量与局部图像的cos相似度进行计算，并通过求和与平均池化处理得到完整文本与完整图像之间的相似度；S4、训练得到图文匹配预测模型，并将提取到的图文数据的特征编码输入图文匹配预测模型，得到图文相似度的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 北京第二外国语学院 一种基于跨模态互注意力机制的图文匹配方法
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