CN119295779B 一种文本到图像跨模态行人重识别方法及系统 （济南大学）_第1页
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文档简介

一种文本到图像跨模态行人重识别方法及本发明提供了一种文本到图像跨模态行人2对于所述文本描述及图像库，分别利用预先训练的图像和文本特基于获得的文本特征和图像库中图像样本图像特征，通过相似度述文本到图像的全局匹配损失表示文本到图像的匹配概率与真实匹配概率的K单词的预测概率；m,"表示第w个token为3获得的图像注意力图和文本注意力图进行特征提取，获得图像局部特征和文本局部特征，特征提取单元，其用于对于所述文本描述及图像库，分行人重识别单元，其用于基于获得的文本特征和图像库中图像样本图像特征于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1_7任一项所述的一种文本到图像跨模态处理器执行时实现如权利要求1_7任一项所述的一种文本到图像跨模态行人4[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技[0003]文本到图像行人重识别(TIReID)是一种跨模态检索任务，旨在根据给定的文本[0006]本发明提供了一种文本到图像跨模态行人重识别方法及系统，以解决现有方法描述的多样性，图像和文本描述之间存在的冗余信息导致局部特征之间没有较好的关联[0007]根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种文本到图像跨模态行人重识别方5交叉编码器包括一个多头交叉注意力层和若干标准T真实单词的预测概率；m,"表示第w个token为第[0021]根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种文本到图像跨模态行人重识别系6通过提出的整体优化损失，有效解决了由不同文本描述导致的全局匹配关系不一致问题，7[0039]步骤2：对于所述文本描述及图像库，分别利用预先训练的图像和文本特征编码[0045](1)CLIP作为一种视觉语言的预训练模型，已经具备大量的关于图文匹配的先验[0046](2)CLIP的参数量相对一些其他的视觉语言模型比如ALBEF、BLIP来说是比较小8[0055]在一个或多个实施方式中，可通过BPE算法进行分词，随机掩码的概率可设置为[0060]其中，L2,表示图像到文本的全局匹配损失；表示文表示第i张图像与第j段文本特征之间的匹配9[0076]在一个或多个实施方式中，所述图像和文本的局部特征和所对应的选取方[0083]其中，m表示控制正负样本间隔的超参数；表示对于va最难的文本局部特[0085]其中，所述第i张图像的局部特征va所对应的最难负例文本局部特征选取方法包括：首先计算第i张图像局部特征vi与所有文本局部特征tlocal间的余弦相似度，ti之外的相似度[0088]其中，R,=sofimax(FC())和p=softmax(FC(i)表示对于真实身份的预测i和i表示正则化的图像和文本的全局特征。[0092]L=Ln真实单词的预测概率；m,"表示第w个token为第匹配图像的正确搜索率达到74.03平均精度达到66.[0111]本领域普通技术人

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