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申请/专利权人：杭州联汇科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种图文匹配方法、图文匹配多模态大模型以及大模型训练方法，匹配方法包括特征提取和特征判定，特征提取包括：S1、对输入的图像进行编码得到初始图像特征；S2、对输入的文本进行编码得到初始文本特征；S3、将初始图像特征和初始文本特征分别加上一个不同的位置编码，得到二级图像特征和二级文本特征；S4、将步骤S3中得到的二级图像特征和二级文本特征进行融合，得到融合文本特征IT和融合图像特征TI；特征判定包括：S5、将融合文本特征IT和融合图像特征TI分别进行特征池化，然后缩放并拼接，对拼接后的特征进行特征判别，通过判别线性层输出0至1表示匹配程度。本发明可以同时提取并深度融合视觉和语言特征。
主权项：1.一种图文匹配方法，其特征在于，基于图文匹配多模态大模型，包括特征提取和特征判定，所述特征提取包括以下步骤：S1、对输入的图像进行编码得到初始图像特征；S2、对输入的文本进行编码得到初始文本特征；S3、将初始图像特征和初始文本特征分别加上一个位置编码，两个位置编码互不相同，得到二级图像特征和二级文本特征；S4、将步骤S3中得到的二级图像特征和二级文本特征进行融合，得到融合文本特征IT和融合图像特征TI；所述特征判定包括：S5、将融合文本特征IT和融合图像特征TI分别进行特征池化，然后缩放并拼接，对拼接后的特征进行特征判别，通过判别线性层输出0至1表示匹配程度，0代表图像文本完全不匹配，1代表图像文本完全匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州联汇科技股份有限公司 一种图文匹配方法、图文匹配多模态大模型及大模型训练方法
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