公开(公告)号：CN119179797A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411192024.1

申请日：2024-08-28

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 李波 ,  苏庆杭 ,  张金超 ,  谷井子

IPC: G06F16/583 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开一种基于特征细化与特征矫正的持续视觉检索方法及系统，属于视觉检索技术领域。所述方法包括：构建视觉检索模型，所述视觉检索模型包括：骨干网络、特征细化模块、特征矫正模块、嵌入层和分类器，所述特征细化模块用于揭示所述骨干网络输出的特征图谱M中的重要区域，所述特征矫正模块用于训练所述视觉检索模型时抑制新类别中与旧类别重叠的语义；构建第t个阶段的训练数据集，并在第t个阶段的训练数据集上训练视觉检索模型ft，得到视觉检索模型ft+1；基于训练后的视觉检索模型ft+1获取目标图像的视觉检索结果。本发明可以解决持续视觉检索任务中遗忘问题，提升视觉检索模型在面对动态变化的数据环境时的可持续扩展能力。