上海鱼尔网络科技有限公司刘世超获国家专利权
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龙图腾网获悉上海鱼尔网络科技有限公司申请的专利文本图像匹配模型训练方法、图片标注方法、装置、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：CN115359492B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211065029.9，技术领域涉及：G06V30/146；该发明授权文本图像匹配模型训练方法、图片标注方法、装置、设备是由刘世超;乔秋飞设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本文本图像匹配模型训练方法、图片标注方法、装置、设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种文本图像匹配模型训练方法和图片标注方法。该方法包括：获取样本图片、样本文本及样本文本和样本图片的标注信息；通过文本图像匹配模型的图像特征提取器提取样本图片的全局特征、局部特征及感兴趣区域特征；通过文本图像匹配模型的文本特征提取器提取样本文本的原始文本特征及摘要文本特征，摘要文本特征是基于样本文本和样本图片的标注信息生成的；基于所述全局特征、所述摘要文本特征、局部特征和原始文本特征、感兴趣区域特征以及原始文本特征、感兴趣区域特征以及摘要文本特征进行对比学习生成各损失项；基于各损失项计算匈牙利损失；根据所述匈牙利损失对所述文本图像匹配模型进行训练。采用本方法能够自动对图片进行标注。
本发明授权文本图像匹配模型训练方法、图片标注方法、装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种文本图像匹配模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图片、样本文本以及所述样本文本和所述样本图片的标注信息； 通过文本图像匹配模型的图像特征提取器提取所述样本图片的全局特征、局部特征以及感兴趣区域特征； 通过所述文本图像匹配模型的文本特征提取器提取所述样本文本的原始文本特征以及摘要文本特征，所述摘要文本特征是基于所述样本文本和所述样本图片的标注信息生成的； 基于所述全局特征以及所述摘要文本特征进行对比学习生成第一损失项，基于所述局部特征和所述原始文本特征进行对比学习生成第二损失项，基于所述感兴趣区域特征以及所述原始文本特征进行对比学习生成第三损失项，基于所述感兴趣区域特征以及所述摘要文本特征进行对比学习生成第四损失项； 基于所述第一损失项、所述第二损失项、所述第三损失项以及所述第四损失项计算匈牙利损失； 根据所述匈牙利损失对所述文本图像匹配模型进行训练。
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