句子语义匹配是NLP领域一个基础的技术,在自然语言推理、机器问答等方向都有重要的应用。主要有两类方法:第一种基于句子编码,即两个句子单独编码为固定大小的表示向量,通过这两个句子向量得到句子匹配程度;第二种考虑引入两个句子间的交互信息,如attention机制。本文提出了深层的DenseRNN结构来解决语义匹配问题,并引入了...
基于语义信息的特征点匹配方法及系统.pdf,本发明涉及一种基于语义信息的特征点匹配方法及系统。本发明首先利用语义分割结果对特征点匹配进行约束,证明了语义信息可以提高特征点的稳定性;为了更好地在特征点中融入图像高层语义信息,本发明进一步设计了一个特征点提取网络
如果熟悉bert的同学会知道,如下图所示:其实句子向量的第一个token[CLS] 的向量经常代表句子向量取做下游分类任务的finetune,这里为啥笔者未直接使用[CLS]的向量呢,这就是深度学习玄学的部分:具笔者了解[CLS]向量在下游任务做finetuning的时候会比较好的文本向量表示。而直接采用bert做特征抽取时[CLS]向量的威力就没...
本发明涉及一种基于语义信息的特征点匹配方法及系统。本发明首先利用语义分割结果对特征点匹配进行约束,证明了语义信息可以提高特征点的稳定性;为了更好地在特征点中融入图像高层语义信息,本发明进一步设计了一个特征点提取网络,可以同时进行特征点检测和特征描述子生成
网络的双向语义特征匹配方法,包括如下步骤:步骤S1,形成供给信息向量;步骤S2,形成用户信息向量;步骤S3,提取用户需求的关键词以及供给内容的关键词;步骤S4,建立神经网络模型;步骤S5,进行训练得到训练好的神经网络模型作为双向语义特征匹配模型;步骤S6,根据用户新输入的用户需求,采用双向语义特征匹配模型进行供给内容的匹配。
本文提出了一种新的方法,通过将语义推理结合到现有的描述符中,使用来自基础视觉模型特征(如DINOv2)的语义线索来增强局部特征匹配。因此,与学习匹配器不同,学习描述符在推理时不需要图像对,允许使用相似性搜索进行特征缓存和快速匹配。我们提出了六个现有描述符的改编版本,在相机定位方面的性能平均提高了29%,在两个...
基于语义信息的特征点匹配方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于语义信息的特征点匹配方法及系统说明:本发明涉及一种基于语义信息的特征点匹配方法及系统。本发明首先利用语义分割结果对特征点匹配进行约...专利查询请上爱企查
本发明首先利用语义分割结果对特征点匹配进行约束,证明了语义信息可以提高特征点的稳定性;为了更好地在特征点中融入图像高层语义信息,本发明进一步设计了一个特征点提取网络,可以同时进行特征点检测和特征描述子生成。和传统特征点相比,本发明提取的特征点可以将图像多尺度的特征进行结合,面对复杂场景更加稳定。本发明与...
一种基于语义特征提取与匹配的物体识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于语义特征提取与匹配的物体识别方法说明:本发明提供了一种基于语义特征提取与匹配的物体识别方法,属于信息检索领域。本发明包括语义特征提取...专利查询请上爱企查