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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明的一种跨模态细粒度属性对齐的行人智能查找方法、存储介质，包括以下步骤，对数据集中的行人图像以及文本进行全局和属性特征提取；对提取的行人文本特征和图像特征进行全局匹配；将提取的属性特征和全局文本特征作为输入，通过语义共同注意机制得到细粒度的行人属性特征；将得到的细粒度的行人属性特征和文本属性特征进行一一匹配，计算总损失函数，进行相似度计算，最后得到匹配结果。本发明通过语义共同注意机制对属性特征进行强化，使得相似的属性特征相似度更高，反之则更低，这样改进后得到更加细粒度的行人属性，使得拥有相同身份的行人和文本特征更容易匹配，大大提升了根据描述文本查询相似图片的准确率。
主权项：1.一种跨模态细粒度属性对齐的行人智能查找方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、对数据集中的行人图像以及文本进行全局和属性特征提取；S2、对提取的行人文本特征和图像特征进行全局匹配；S3、将提取的行人视觉属性特征和全局文本特征作为输入，通过语义共同注意机制得到细粒度的行人视觉属性特征；S4、将得到的细粒度的行人属性特征和文本属性特征进行一一匹配，计算总损失函数，进行相似度计算，最后得到匹配结果；步骤S3中的语义共同注意机制由自我注意机制模块和关系注意模块组成；其中，自我注意机制包括一个多头注意和由两个全连接层以及ReLU激活函数组成的前反馈层，自我注意模块的输入包含查询Q、键K和值V；按比例缩放的点积注意机制用以下公式表示： 其中，代表值V的维度，为了获取各种各样的特征表示，通过多种的线性变换获取多组变换后的V,K,Q，然后实现包含h个平行头的多头注意，多头注意的公式如下所示： 其中，，他们都属于第i个头的变换矩阵，，是原始输入特征的维度，是从每一个头获取的输出特征的维度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 跨模态细粒度属性对齐的行人智能查找方法、存储介质
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