厦门市美亚柏科信息股份有限公司吴俊毅获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种消除模态差异的跨模态检索方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114764451B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210551524.4，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种消除模态差异的跨模态检索方法和系统是由吴俊毅;高志鹏;郭小强;黄仁裕;赵建强;杜新胜设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种消除模态差异的跨模态检索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明给出了一种消除模态差异的跨模态检索方法和系统，包括将RGB图像和IR图像随机打乱，选取训练批作为输入；引入中间模态数据，利用中间模态数据结合动态稀疏规范化伪标签策略以增强模型泛化性。本发明提出了一种渐进式的消除模态差异的跨模态目标检索算法，将模型的关注点集中于图像本身，而不是图像对之间的ID关联。紧接着引入中间模态的数据，进一步防止IR图像信息在训练过程中被忽略，中间模态数据集由非条件生成对抗网络生成，并采用动态稀疏规范化伪标签策略来为中间模态数据集生成标签，可用于跨模态人脸检索和行人检索，该方法和系统在跨模态目标检索上有显著的性能提升。
本发明授权一种消除模态差异的跨模态检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种消除模态差异的跨模态检索方法，其特征在于，包括： S1：将RGB图像和IR图像随机打乱，选取训练批作为输入，使用三元组损失函数提升特征可区分性，具体表达式如下： 其中，A和B分别代表RGB和IR两种不同模态的数据，代表锚点，其图像标签是分别表示正样本和负样本，其图像标签分别为Fd·代表主干网络提取图像特征，模型输出d维特征，ε为常量参数； S2：引入中间模态数据，所述中间模态数据利用非条件生成对抗网络DCGAN生成，对于DCGAN网络的训练批一半来自RGB模态图像，另一半来自IR模态图像，利用所述中间模态数据结合动态稀疏规范化伪标签策略以增强模型泛化性，采用所述动态稀疏规范化伪标签策略为所述中间模态数据赋予标签，所述标签分布如下： 其中βk代表显示每张中间模态数据与不同模态所有目标类别关联的可能性，N是代表随机稀疏化为0的集合，集合N的获取方式是通过设置动态稀疏系数α，稀疏化的标签个数为α×K。
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