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基于層次聚類(lèi)的圖文檢索模型研究
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中國電子科技集團公司第十五研究所

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A Hierarchical Clustering-Based Image-Text Retrieval Model
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    摘要:

    圖文檢索在工業(yè)中的用途和作用是多方面的,可以幫助提高研發(fā)和生產(chǎn)效率,促進(jìn)科技創(chuàng )新,提高產(chǎn)品的質(zhì)量和競爭力;目前,圖文檢索模型的重點(diǎn)是提高檢索的精度;隨著(zhù)技術(shù)和數據的快速發(fā)展,深度學(xué)習和大模型技術(shù)的不斷應用,圖文檢索的速度問(wèn)題逐漸凸顯,為解決當前圖文檢索速度受限、計算量大的問(wèn)題,提出了一種基于層次聚類(lèi)的圖文檢索模型;該方法選擇了檢索效果明顯的跨模態(tài)哈希方法,并運用深度聚類(lèi)算法對待檢索的數據進(jìn)行分類(lèi),從而縮小檢索范圍,提高了檢索速度;實(shí)驗結果表明,基于層次聚類(lèi)的圖文檢索模型在保持檢索精度的同時(shí),顯著(zhù)提高了檢索速度,使得工程人員能夠更快地獲取到滿(mǎn)意的檢索結果。

    Abstract:

    The application and impact of image-text retrieval in industry are multifaceted, as it can help improve research and development efficiency, promote technological innovation, and enhance product quality and competitiveness. Currently, the emphasis of image-text retrieval models is on improving retrieval accuracy. With the rapid development of technology and data, the continuous application of deep learning and large-scale model techniques has gradually highlighted the issue of retrieval speed in image-text retrieval. To address the current limitations in retrieval speed and high computational requirements, a hierarchical clustering-based image-text retrieval model has been proposed. This method adopts a cross-modal hashing approach with evident retrieval effectiveness and applies deep clustering algorithms to classify the data to be retrieved, thereby reducing the retrieval scope and improving retrieval speed. Experimental results indicate that the hierarchical clustering-based image-text retrieval model significantly enhances retrieval speed while maintaining retrieval accuracy, enabling engineering personnel to obtain satisfactory retrieval results more quickly.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

孫健瑋,劉玉龍.基于層次聚類(lèi)的圖文檢索模型研究計算機測量與控制[J].,2024,32(6):286-291.

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  • 收稿日期:2024-05-21
  • 最后修改日期:2024-05-27
  • 錄用日期:2024-05-28
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-06-18
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