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摘要：本发明提供一种NFT跨模态检索方法、装置及存储介质，涉及电数字数据处理技术领域，所述方法包括：获取用于检索的语义信息；将所述语义信息输入至NFT跨模态检索模型中，基于置信累加两阶段搜索算法获取与语义信息最为匹配的NFT检索结果，所述NFT跨模态检索模型是基于动态组件差分训练得到的。本发明提供的NFT跨模态检索方法、装置及存储介质，可以根据动态组件差分训练得到NFT跨模态检索模型，然后根据NFT跨模态检索模型通过置信累加两阶段搜索算法，从而能够根据用户输入的语义信息输出与之最为匹配的检索结果，可以提高NFT图像的检索精度。
主权项：1.一种非同质化代币NFT跨模态检索方法，其特征在于，包括：获取用于检索的语义信息；将所述语义信息输入至NFT跨模态检索模型中，基于置信累加两阶段搜索算法获取所述NFT跨模态检索模型输出的检索结果，所述NFT跨模态检索模型是基于动态组件差分训练得到的；所述基于置信累加两阶段搜索算法获取所述NFT跨模态检索模型输出的检索结果，包括：获取所述语义信息的检索向量，并获取数据库向量，所述数据库向量是基于编码器确定的NFT数据库的向量表示；基于所述检索向量和所述数据库向量计算得到目标代币概率；基于同一项目中的所述目标代币概率确定每个NFT项目的项目概率；基于所述同一项目中的所述目标代币概率和所述项目的项目概率确定检索结果；所述NFT跨模态检索模型的训练步骤包括：构建NFT图文对数据集；基于动态组件差分获取所述NFT图文对数据集中各组件的组件构成和所述组件构成对应的标签信息；基于所述组件构成和所述组件构成对应的标签信息训练所述NFT跨模态检索模型；所述基于动态组件差分获取所述NFT图文对数据集中各组件的组件构成和所述组件构成对应的标签信息，包括：基于所述NFT图文对数据集确定第一图像；将所述第一图像与所述NFT图文对数据集中的其他图像进行位运算，获取蒙版图像；对所述第一图像和所述蒙版图像进行图像差分确定所述NFT图文对数据集中各组件；基于编码器获取所述NFT图文对数据集中各组件的组件构成和所述组件构成对应的标签信息。
全文数据：
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百度查询： 中国科学院自动化研究所 NFT跨模态检索方法、装置及存储介质
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