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摘要：本发明公开了一种多模态长尾数据挖掘方法、系统、车辆及存储介质，基于参数微调后的CLIP模型对长尾数据进行数据挖掘，得到长尾数据的数据挖掘结果；其中，CLIP模型的参数微调的步骤为：利用预先训练的CLIP模型对多个样本图像进行单目标分类，得到单目标分类预测结果，接收对单目标分类预测结果中多个语义类别的标注信息，得到标注样本集，基于标注样本集得到参数微调的CLIP模型。本实施例方法通过人工标注增加语义类别数据，以人工标注的语义类别数据对CLIP模型进行微调，利用微调后的CLIP模型对长尾数据进行挖掘，从而实现更有效的挖掘出预定义语义类别，提高了长尾数据挖掘的准确度。
主权项：1.一种多模态长尾数据挖掘方法，其特征在于，包括：从车辆自动驾驶数据信息中过滤出长尾数据；基于参数微调后的CLIP模型对所述长尾数据进行数据挖掘，得到长尾数据的数据挖掘结果；其中，所述CLIP模型的参数微调的步骤包括：利用预先训练的CLIP模型对多个样本图像进行单目标分类，得到单目标分类预测结果，接收对单目标分类预测结果中多个语义类别的标注信息，得到标注样本集，利用所述标注样本集对所述预训练的CLIP模型再次训练，得到参数微调的CLIP模型。
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百度查询： 深圳元戎启行科技有限公司 一种多模态长尾数据挖掘方法、系统、车辆及存储介质
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