• 热门行业
  • 装修建材
  • 家居生活
  • 餐饮食品
  • 母婴教育
  • 电脑办公
  • 服装首饰
  • 汽车工具
  • 家电数码
  • 机械化工
  • 休闲美容
返回上一页
专利状态
一种基于注意力机制的深度监督跨模态对抗学习方法
有效
专利申请进度
申请
2021-02-02
申请公布
2021-06-04
授权
2022-07-01
预估到期
2041-02-02
专利基础信息
申请号 CN202110144443.8 申请日 2021-02-02
申请公布号 CN112905822A 申请公布日 2021-06-04
授权公布号 CN112905822B 授权公告日 2022-07-01
分类号 G06F16/55;G06F16/583;G06F16/35;G06F16/33;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
分类 计算;推算;计数;
申请人名称 厦门亿联网络技术股份有限公司
申请人地址 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号
专利法律状态
  • 2022-07-01
    授权
    状态信息
    授权
  • 2021-06-04
    公布
    状态信息
    公布
摘要
本发明涉及一种基于注意力机制的深度监督跨模态对抗学习方法,针对每个模态构建深度学习网络获取深度特征,引入生成对抗网络,利用模态间的交叉判别借助注意力机制不断提炼模态特征网络的生成特征,在公共子空间进行异质性数据的度量的同时,利用标签信息在标签空间对模态数据进行深度监督学习。如此构建的网络,使得训练得到的基于注意力机制的跨模态深度监督对抗模型具有良好的图文互相检索性能;在检索过程中利用训练得到的网络模型M对待查询图像(文本)和候选库中的文本(图像)进行特征提取以及余弦距离计算,从而获取待查询图像(文本)与候选库中的文本(图像)数据之间的相似度较高者,实现跨模态检索。