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龍圖騰網(wǎng)獲悉廈門市美亞柏科信息股份有限公司申請的專利一種消除模態(tài)差異的跨模態(tài)檢索方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114764451B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210551524.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/583；該發(fā)明授權(quán)一種消除模態(tài)差異的跨模態(tài)檢索方法和系統(tǒng)是由吳俊毅;高志鵬;郭小強(qiáng);黃仁裕;趙建強(qiáng);杜新勝設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種消除模態(tài)差異的跨模態(tài)檢索方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明給出了一種消除模態(tài)差異的跨模態(tài)檢索方法和系統(tǒng)，包括將RGB圖像和IR圖像隨機(jī)打亂，選取訓(xùn)練批作為輸入；引入中間模態(tài)數(shù)據(jù)，利用中間模態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合動態(tài)稀疏規(guī)范化偽標(biāo)簽策略以增強(qiáng)模型泛化性。本發(fā)明提出了一種漸進(jìn)式的消除模態(tài)差異的跨模態(tài)目標(biāo)檢索算法，將模型的關(guān)注點(diǎn)集中于圖像本身，而不是圖像對之間的ID關(guān)聯(lián)。緊接著引入中間模態(tài)的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步防止IR圖像信息在訓(xùn)練過程中被忽略，中間模態(tài)數(shù)據(jù)集由非條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成，并采用動態(tài)稀疏規(guī)范化偽標(biāo)簽策略來為中間模態(tài)數(shù)據(jù)集生成標(biāo)簽，可用于跨模態(tài)人臉檢索和行人檢索，該方法和系統(tǒng)在跨模態(tài)目標(biāo)檢索上有顯著的性能提升。

本發(fā)明授權(quán)一種消除模態(tài)差異的跨模態(tài)檢索方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種消除模態(tài)差異的跨模態(tài)檢索方法，其特征在于，包括： S1：將RGB圖像和IR圖像隨機(jī)打亂，選取訓(xùn)練批作為輸入，使用三元組損失函數(shù)提升特征可區(qū)分性，具體表達(dá)式如下： 其中，A和B分別代表RGB和IR兩種不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，代表錨點(diǎn)，其圖像標(biāo)簽是分別表示正樣本和負(fù)樣本，其圖像標(biāo)簽分別為Fd·代表主干網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，模型輸出d維特征，ε為常量參數(shù)； S2：引入中間模態(tài)數(shù)據(jù)，所述中間模態(tài)數(shù)據(jù)利用非條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)DCGAN生成，對于DCGAN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練批一半來自RGB模態(tài)圖像，另一半來自IR模態(tài)圖像，利用所述中間模態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合動態(tài)稀疏規(guī)范化偽標(biāo)簽策略以增強(qiáng)模型泛化性，采用所述動態(tài)稀疏規(guī)范化偽標(biāo)簽策略為所述中間模態(tài)數(shù)據(jù)賦予標(biāo)簽，所述標(biāo)簽分布如下： 其中βk代表顯示每張中間模態(tài)數(shù)據(jù)與不同模態(tài)所有目標(biāo)類別關(guān)聯(lián)的可能性，N是代表隨機(jī)稀疏化為0的集合，集合N的獲取方式是通過設(shè)置動態(tài)稀疏系數(shù)α，稀疏化的標(biāo)簽個數(shù)為α×K。

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