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1. WO2022041940 - PROCÉDÉ DE RÉCUPÉRATION INTERMODALE, PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE POUR MODÈLE DE RÉCUPÉRATION INTERMODALE, ET DISPOSITIF ASSOCIÉ

Numéro de publication WO/2022/041940
Date de publication 03.03.2022
N° de la demande internationale PCT/CN2021/099721
Date du dépôt international 11.06.2021
CIB
G06F 16/43 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
40de données multimédia, p.ex. diaporama comprenant des données d'image et d’autres données audio
43Requêtes
CPC
G06F 16/51
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
50of still image data
51Indexing; Data structures therefor; Storage structures
G06F 16/538
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
50of still image data
53Querying
538Presentation of query results
G06F 16/55
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
50of still image data
55Clustering; Classification
G06F 16/583
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
50of still image data
58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
583using metadata automatically derived from the content
G06F 16/5854
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
50of still image data
58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
583using metadata automatically derived from the content
5854using shape and object relationship
G06V 10/761
Déposants
  • GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS CORP., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • HSIAO, Jenhao
Mandataires
  • CHINA WISPRO INTELLECTUAL PROPERTY LLP.
Données relatives à la priorité
63/072,54931.08.2020US
Langue de publication Anglais (en)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) CROSS-MODAL RETRIEVAL METHOD, TRAINING METHOD FOR CROSS-MODAL RETRIEVAL MODEL, AND RELATED DEVICE
(FR) PROCÉDÉ DE RÉCUPÉRATION INTERMODALE, PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE POUR MODÈLE DE RÉCUPÉRATION INTERMODALE, ET DISPOSITIF ASSOCIÉ
Abrégé
(EN) A cross-modal retrieval method, a training method of a cross-modal retrieval model, an electronic device and a computer-readable storage medium are disclosed, which discloses the cross-modal retrieval method firstly extracting feature vectors of a first modal sample as a retrieval target to generate a first unit vector set, and feature vectors of a plurality of second modal samples as candidate objects to generate a second unit vector set, and then separately pooling the first unit vector set and the first unit vector set and the second unit vector set are pooled, and the pooled first global vector and the plurality of second global vectors are projected to the same joint space, and finally the cross-modal retrieval results are obtained based on the similarity between the projected first joint vector and each second joint vector, wherein the first global vector contains the position information of the first unit contained in the first modal sample, and the second global vector contains the position information of the second unit contained in the second modal sample, which may improve the accuracy of the retrieval results.
(FR) L'invention concerne un procédé de récupération intermodale, un procédé d'apprentissage d'un modèle de récupération intermodale, un dispositif électronique et un support de stockage lisible par ordinateur. Le procédé de récupération intermodale comprend en premier lieu l'extraction de vecteurs de caractéristiques d'un premier échantillon modal en tant que cible de récupération pour générer un premier ensemble de vecteurs d'unité, et de vecteurs de caractéristiques d'une pluralité de seconds échantillons modaux en tant qu'objets candidats pour générer un second ensemble de vecteurs d'unité, puis le regroupement séparé du premier ensemble de vecteurs d'unité, et le premier ensemble de vecteurs d'unité et le second ensemble de vecteurs d'unité sont groupés, et le premier vecteur global regroupé et la pluralité de seconds vecteurs globaux sont projetés dans le même espace commun, et enfin les résultats de récupération intermodaux sont obtenus sur la base de la similarité entre le premier vecteur commun projeté et chaque second vecteur commun, le premier vecteur global contenant les informations de position de la première unité contenue dans le premier échantillon modal, et le second vecteur global contenant les informations de position de la seconde unité contenue dans le second échantillon modal, ce qui permet d'améliorer la précision des résultats de récupération.
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