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龙图腾网获悉济南博观智能科技有限公司申请的专利文本检索图像模型的微调和图像检索方法、设备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：CN120510470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511006594.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权文本检索图像模型的微调和图像检索方法、设备是由何宇洋;杨治昆设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本检索图像模型的微调和图像检索方法、设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本检索图像模型的微调和图像检索方法、设备。包括：获取待调整文本检索图像模型的错误检索记录；根据检索文本和对应的漏检图像建立正样本数据集，根据误检图像和对应的图像描述文本建立负样本数据集；从正样本数据集中确定多个第一类型样本，以及根据第一类型样本从正样本数据集和负样本数据集中确定对应的第二类型样本，根据各第一类型样本和对应的第二类型样本确定单批处理样本；根据多个单批处理样本对待调整文本检索图像模型进行微调训练，得到微调后的目标文本检索图像模型。实现使用少量样本微调训练模型，快速提高目标场景下目标检索文本的图像检索效果，解决目标场景中的漏检和误检问题。

本发明授权文本检索图像模型的微调和图像检索方法、设备在权利要求书中公布了：1.一种文本检索图像模型的微调方法，其特征在于，该方法包括： 获取待调整文本检索图像模型的错误检索记录；其中，所述错误检索记录中包括检索文本和对应的漏检图像和误检图像； 根据所述检索文本和对应的漏检图像建立正样本数据集，根据所述误检图像和对应的图像描述文本建立负样本数据集； 将所述正样本数据集中的多个第一检索文本和或第一漏检图像作为第一类型样本；根据所述第一类型样本从所述正样本数据集中确定对应的正样本数据为第二类型第一样本；根据所述第一类型样本的类型从所述负样本数据集中随机选择类型不同的多个负样本数据为第二类型第二样本，所述第二类型第一样本和所述第二类型第二样本构成与所述第一类型样本对应的第二类型样本，根据各所述第一类型样本和对应的第二类型样本确定单批处理样本； 根据各所述单批处理样本中每个所述第一类型样本与对应的各第二类型样本之间的相似度参数的交叉熵损失，确定各所述第一类型样本的交叉熵损失参数； 根据所述单批处理样本中的所有第一类型样本的交叉熵损失参数确定平均交叉熵损失，并根据所述平均交叉熵损失对所述待调整文本检索图像模型进行微调训练，得到微调后的目标文本检索图像模型； 其中，根据各所述单批处理样本中每个所述第一类型样本与对应的各第二类型样本之间的相似度参数的交叉熵损失，确定各所述第一类型样本的交叉熵损失参数，包括： 确定所述第一类型样本与对应的各第二类型样本之间的相似度参数； 若所述相似度参数大于预设相似度阈值，则确定所述第一类型样本与对应的第二类型样本之间的相似度参数为所述预设相似度阈值； 根据所述相似度参数和待调整的动态温度系数的乘积的交叉熵损失确定各所述第一类型样本的交叉熵损失参数；其中，所述动态温度系数的值在对所述待调整文本检索图像模型进行微调训练中动态变化。

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