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本发明设计了一种基于标签细粒度自监督的跨模态检索方法，该方法在两个模态单独提取特征并直接转化为哈希码(DCMH方法)的基础上新增了一个结合多标签信息的自监督语义网络，将标签自带的细粒度信息用于自监督两个模态哈希学习过程，并通过建立图像和文本形态的两个判别器来发现它们的分布差异，通过该方法训练得到的模型能够较好地对图文模态进行能够度量相似度的哈希码表征，从而实现使用一种模态的数据对于另外一种模态数据进行检索的功能。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113342922 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110673926.7
(22)申请日 2021.06.17
(71)申请人 北京邮电大学
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