一种图像文本相似度模型训练方法及显示设备
基本信息
| 申请号 | CN202111375862.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114091427A | 公开（公告）日 | 2022-02-25 |
| 申请公布号 | CN114091427A | 申请公布日 | 2022-02-25 |
| 分类号 | G06F40/194（2020.01）I;G06F40/247（2020.01）I;G06F16/35（2019.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/74（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 朱飞;曹晚霞 | 申请（专利权）人 | 海信电子科技（武汉）有限公司 |
| 代理机构 | 北京弘权知识产权代理有限公司 | 代理人 | 逯长明;许伟群 |
| 地址 | 430073湖北省武汉市东湖新技术开发区软件园东路1号软件产业4.1期B2栋13层02号-2 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请提供一种图像文本相似度模型训练方法及显示设备，所述方法包括获取图像的文本正样本并存储；所述文本正样本为描述图像内容的文本；构造文本负样本；所述文本负样本通过文本正样本关键词替换得到；根据文本负样本生成文本数据集；所述文本数据集包括图像、文本正样本以及文本负样本；使用所述文本数据集对预设模型进行训练，得到图像文本相似度模型，该模型的损失函数为三元组损失和二分类损失的加权和。通过构造和文本正样本语义接近但是和文本正样本对应的图像不相关的文本负样本，将文本负样本数据融入到模型中训练，迫使模型学习区分和文本正样本更相似的文本负样本，提高相关性判断的能力。 |
