CN116431849B - 一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法，包括以下步骤：处理包括图像和对应文本描述的训练数据集，得到处理后的训练数据集；根据处理后的训练数据集构建基于证据学习的鲁棒图文检索模型；向鲁棒图文检索模型输入检索数据模态，并计算数据相似性；根据计算的数据相似性进行相似性排序，输出图文检索结果，本发明解决了图文检索方法的鲁棒性差的问题。

Description

一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法
技术领域
本发明涉及跨模态检索领域，具体地说，涉及一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法。
背景技术
现有跨模态检索在方法上主要分为两大类，第一类是实值表示学习，其特点在于另一类直接对从不同模态提取到的特征进行学习，第二类是二值表示学习，其特点在于对从不同模态提取到的特征先映射到汉明二值空间，然后在此空间中进行学习。
然而上述方法有以下问题：即使使用大量且完整准确的数据进行训练，在面对一对多问题，比如要用多条不同的语句表达一张图像，或者使用多张不同的图像描绘一句话时，无法判断其给出的若干检索结果是否满足检索要求。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法解决了图文检索方法的鲁棒性差的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：提供一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法，包括以下步骤：
S1、处理包括图像和对应文本描述的训练数据集，得到处理后的训练数据集；
S2、根据处理后的训练数据集构建基于证据学习的鲁棒图文检索模型；
S3、向鲁棒图文检索模型输入检索数据模态，并计算数据相似性；
S4、根据计算的数据相似性进行相似性排序，输出图文检索结果。
进一步地：所述步骤S1包括以下分步骤：
S11、确定训练数据集中的图像-文本对的数目K；
S12、将训练数据集中所有的图像数据转换为三通道的RGB图，得到处理后的图像数据集；
S13、将训练数据集中的每一段文本划分为单词或词组，并删除文本介词、连词和助词，将每一个词转换为数字编号，记录总长度Z，将训练集中每一段文本均转换成Z维向量，得到处理后的文本数据集；
S14、将处理后的图像数据集和处理后的文本数据集作为处理后的训练数据集。
进一步地：所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、使用Faster RCNN构建图像预训练网络，并将理后的图像数据集输入图像预训练网络，并将其展平为一维向量，获得图像矩阵V’，其维度为K行P列其每一行对应一张图像的预训练向量；
S22、使用Bi-GRU网络构建文本预训练网络，将处理后的文本数据集输入图像预训练网络将其展平为一维向量，获得文本矩阵T’，其维度为K行Q列，其每一行对应一段文本的预训练向量；
S23、使用VSE++构建将不同模态的数据映射到相同空间的网络VSE，并设定其输出为D维向量；
S24、将图像矩阵V’和文本矩阵T’输入到网络VSE，获得其对应的图像特征矩阵V和文本特征矩阵T，其中V和T均为K行D列矩阵；
S25、计算图像特征矩阵V和文本特征矩阵T的相似矩阵S，并计算证据矩阵E；
S26、根据证据矩阵E计算迪利克雷分布参数矩阵α；
S27、根据迪利克雷分布参数矩阵α，计算不确定度损失函数Lce和一致性损失函数Lkl；
S28、采用Adam优化器训练不确定度损失函数Lce和一致性损失函数Lkl，完成图文检索模型的构建。
进一步地：所述步骤S25中相似矩阵S和证据矩阵E的计算公式如下：
其中，S为相似矩阵，||*||为二范数计算式，E为证据矩阵，Τ为矩阵的转置，τ∈(0，1)为定参数，·为点乘符号。
进一步地：所述步骤S26中迪利克雷分布参数矩阵α的计算公式如下：
α＝E+L
其中，α为迪利克雷分布参数矩阵，其每一行为迪利克雷分布的参数，L为数据元素全为1的矩阵，其行列数与证据矩阵E相同。
进一步地：所述步骤S27中不确定度损失函数Lce和一致性损失函数Lkl的计算公式如下：
其中，i，j均为计数参数，αi为迪利克雷分布参数矩阵α第i行，αij为迪利克雷分布参数矩阵α第i行第j列，ψ(.)为双伽马函数，Γ(.)为伽马函数，为K阶单位矩阵的第i行，⊙为Hadamard乘积，B(.)为beta函数，/>中间矩阵/>的第i行，O为每个维度都为1的K维向量；/>为/>每一列元素之和，/>为/>的第j列元素，/>为/>的第k列元素。
进一步地：所述步骤S3包括以下分步骤：
S31、向鲁棒图文检索模型输入拟匹配的输出结果个数M和待检索数据模态；
S32、输入数据模态为待检索数据模态的待匹配数据，计算其余数据检索库中所有数据的相似性。
进一步地：所述步骤S4的方法为：根据计算的数据相似性进行相似性排序，获得M个相似性最高的匹配结果并输出，完成检索。
本发明的有益效果为：
1.与现有技术相比，可以捕获预测结果的不确定性；
2.与现有技术相比，加强了图文检索方法的鲁棒性，具有高可靠性和准确性。
附图说明
图1为本发明所述的图文检索方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，在本发明的一个实施例中，提供了一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法，包括以下步骤：
S1、处理包括图像和对应文本描述的训练数据集，得到处理后的训练数据集；
S2、根据处理后的训练数据集构建基于证据学习的鲁棒图文检索模型；
S3、向鲁棒图文检索模型输入检索数据模态，并计算数据相似性；
S4、根据计算的数据相似性进行相似性排序，输出图文检索结果。
在本实施例中，所述步骤S1包括以下分步骤：
S11、确定训练数据集中的图像-文本对的数目K；
S12、将训练数据集中所有的图像数据转换为三通道的RGB图，得到处理后的图像数据集；
S13、将训练数据集中的每一段文本划分为单词或词组，并删除文本介词、连词和助词，将每一个词转换为数字编号，记录总长度Z，将训练集中每一段文本均转换成Z维向量，得到处理后的文本数据集；
S14、将处理后的图像数据集和处理后的文本数据集作为处理后的训练数据集。
在本实施例中，所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、使用Faster RCNN构建图像预训练网络，并将理后的图像数据集输入图像预训练网络，并将其展平为一维向量，获得图像矩阵V’，其维度为K行P列其每一行对应一张图像的预训练向量；
S22、使用Bi-GRU网络构建文本预训练网络，将处理后的文本数据集输入图像预训练网络将其展平为一维向量，获得文本矩阵T’，其维度为K行Q列，其每一行对应一段文本的预训练向量；
S23、使用VSE++构建将不同模态的数据映射到相同空间的网络VSE，并设定其输出为D维向量；
S24、将图像矩阵V’和文本矩阵T’输入到网络VSE，获得其对应的图像特征矩阵V和文本特征矩阵T，其中V和T均为K行D列矩阵；
S25、计算图像特征矩阵V和文本特征矩阵T的相似矩阵S，并计算证据矩阵E，计算公式如下：
其中，S为相似矩阵，||*||为二范数计算式，E为证据矩阵，Τ为矩阵的转置，τ∈(0，1)为定参数，·为点乘符号；
S26、根据证据矩阵E计算迪利克雷分布参数矩阵α，其计算公式为：
α＝E+L
其中，α为迪利克雷分布参数矩阵，其每一行为迪利克雷分布的参数，L为数据元素全为1的矩阵，其行列数与证据矩阵E相同；
S27、根据迪利克雷分布参数矩阵α，计算不确定度损失函数Lce和一致性损失函数Lkl，其计算公式如下：
其中，i，j均为计数参数，αi为迪利克雷分布参数矩阵α第i行，αij为迪利克雷分布参数矩阵α第i行第j列，ψ(.)为双伽马函数，Γ(.)为伽马函数，为K阶单位矩阵的第i行，⊙为Hadamard乘积，B(.)为beta函数，/>中间矩阵/>的第i行，O为每个维度都为1的K维向量；/>为/>每一列元素之和，/>为/>的第j列元素，/>为/>的第k列元素；
S28、采用Adam优化器训练不确定度损失函数Lce和一致性损失函数Lkl，完成图文检索模型的构建。
在本实施例中，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31、向鲁棒图文检索模型输入拟匹配的输出结果个数M和待检索数据模态；
S32、输入数据模态为待检索数据模态的待匹配数据，计算其余数据检索库中所有数据的相似性。
在本实施例中，所述步骤S4的方法为：根据计算的数据相似性进行相似性排序，获得M个相似性最高的匹配结果并输出，完成检索。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“厚度”、“上”、“下”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“径向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或隐含指明的技术特征的数量。因此，限定由“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或隐含地包括一个或者更多个该特征。
本发明提供了一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法，解决了图文检索方法的鲁棒性差的问题。

Claims (3)

1.一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、处理包括图像和对应文本描述的训练数据集，得到处理后的训练数据集；
所述步骤S1包括以下分步骤：
S11、确定训练数据集中的图像-文本对的数目K；
S12、将训练数据集中所有的图像数据转换为三通道的RGB图，得到处理后的图像数据集；
S13、将训练数据集中的每一段文本划分为单词或词组，并删除文本介词、连词和助词，将每一个词转换为数字编号，记录总长度Z，将训练集中每一段文本均转换成Z维向量，得到处理后的文本数据集；
S14、将处理后的图像数据集和处理后的文本数据集作为处理后的训练数据集；
S2、根据处理后的训练数据集构建基于证据学习的鲁棒图文检索模型；
所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、使用Faster RCNN构建图像预训练网络，并将处理后的图像数据集输入图像预训练网络，并将其展平为一维向量，获得图像矩阵V’，其维度为K行P列其每一行对应一张图像的预训练向量；
S22、使用Bi-GRU网络构建文本预训练网络，将处理后的文本数据集输入图像预训练网络将其展平为一维向量，获得文本矩阵T’，其维度为K行Q列，其每一行对应一段文本的预训练向量；
S23、使用VSE++构建将不同模态的数据映射到相同空间的网络VSE，并设定其输出为D维向量；
S24、将图像矩阵V’和文本矩阵T’输入到网络VSE，获得其对应的图像特征矩阵V和文本特征矩阵T，其中V和T均为K行D列矩阵；
S25、计算图像特征矩阵V和文本特征矩阵T的相似矩阵S，并计算证据矩阵E；
所述步骤S25中相似矩阵S和证据矩阵E的计算公式如下：
其中，S为相似矩阵，||*||为二范数计算式，E为证据矩阵，T为矩阵的转置，τ∈(0，1)为定参数，·为点乘符号；
S26、根据证据矩阵E计算迪利克雷分布参数矩阵α；
所述步骤S26中迪利克雷分布参数矩阵α的计算公式如下：
α＝E+L
其中，α为迪利克雷分布参数矩阵，其每一行为迪利克雷分布的参数，L为数据元素全为1的矩阵，其行列数与证据矩阵E相同；
S27、根据迪利克雷分布参数矩阵α，计算不确定度损失函数Lce和一致性损失函数Lkl；
所述步骤S27中不确定度损失函数Lce和一致性损失函数Lkl的计算公式如下：
其中，i，j均为计数参数，αi为迪利克雷分布参数矩阵α第i行，αij为迪利克雷分布参数矩阵α第i行第j列，ψ(.)为双伽马函数，Γ(.)为伽马函数，为K阶单位矩阵的第i行，⊙为Hadamard乘积，B(.)为beta函数，/>中间矩阵/>的第i行，O为每个维度都为1的K维向量；为/>每一列元素之和，/>为/>的第j列元素，/>为/>的第k列元素；KL为相对熵，D(.)为狄利克雷分布的概率密度函数；
S28、采用Adam优化器训练不确定度损失函数Lce和一致性损失函数Lkl，完成图文检索模型的构建；
S3、向鲁棒图文检索模型输入检索数据模态，并计算数据相似性；
S4、根据计算的数据相似性进行相似性排序，输出图文检索结果。
2.根据权利要求1所述的基于证据学习的鲁棒图文检索方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31、向鲁棒图文检索模型输入拟匹配的输出结果个数M和待检索数据模态；
S32、输入数据模态为待检索数据模态的待匹配数据，计算其余数据检索库中所有数据的相似性。
3.根据权利要求2所述的基于证据学习的鲁棒图文检索方法，其特征在于，所述步骤S4的方法为：根据计算的数据相似性进行相似性排序，获得M个相似性最高的匹配结果并输出，完成检索。
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