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申请/专利权人：北京乾图科技有限公司
摘要：本发明提供一种用于跨模态图文检索模型的样本生成方法，用于对跨模态图文检索模型的训练集进行处理，其中，所述训练集中包括多个由图像样本和文本样本组成的图像‑文本样本对，相互匹配的图像样本和文本样本互为正样本，相互不匹配的图像样本和文本样本互为负样本，所述方法以训练集中的每个样本为锚点样本，从训练集中获取该锚点样本的正样本和负样本，并将获取的正样本和负样本与锚点样本组成原始三元组，对原始三元组执行如下步骤：S1、根据原始三元组中正样本和负样本的特征，获得其各自对应的激活特征和剩余特征；S2、将正样本的剩余特征和负样本的激活特征组合以生成增强负样本，并用该增强负样本替换原始三元组中的负样本以生成增强三元组。
主权项：1.一种用于跨模态图文检索模型的样本生成方法，用于对跨模态图文检索模型的训练集进行处理，其中，所述训练集中包括多个由图像样本和文本样本组成的图像-文本样本对，相互匹配的图像样本和文本样本互为正样本，相互不匹配的图像样本和文本样本互为负样本，其特征在于，所述方法以训练集中的每个样本为锚点样本，从训练集中获取该锚点样本的正样本和负样本，并将获取的正样本和负样本与锚点样本组成原始三元组，对原始三元组执行如下步骤：S1、根据原始三元组中正样本和负样本的特征，获得其各自对应的激活特征和剩余特征；S2、将正样本的剩余特征和负样本的激活特征组合以生成增强负样本，并用该增强负样本替换原始三元组中的负样本以生成增强三元组；其中，通过计算样本特征的梯度，将梯度模长大于预设阈值的特征划分为激活特征，将梯度模长小于或等于预设阈值的特征为剩余特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京乾图科技有限公司 一种跨模态图文检索模型训练方法及系统
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