公开(公告)号：CN119339234B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411360792.3

申请日：2024-09-27

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘彦伸 ,  汪长城

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06F18/213 ,  G06F40/289 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 公开了街景图像的地理位置识别方法、模型训练方法及装置，其中的训练方法用于训练基于对比学习的多模态模型，且训练方法包括：利用模型获取一地理区域的图像样本集合中的街景图像样本的图像特征向量；利用模型获取标签样本集合中的多个地理区域的街景图像样本文本标签的文本特征向量；利用模型将文本特征向量与街景融合特征进行组合获得多个地理区域的多模态融合特征；利用模型获取图像特征向量分别与多个地理区域的多模态融合特征的相似度；根据相似度及街景图像样本的地理区域标签进行损失计算，根据损失计算结果调整模型参数。本公开提供的技术方案有利于提高模型的训练效率，丰富地理位置识别的实现方式，并有利于提高地理位置识别的准确性。

公开(公告)号：CN119339234A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411360792.3

申请日：2024-09-27

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘彦伸 ,  汪长城

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06F18/213 ,  G06F40/289 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 公开了街景图像的地理位置识别方法、模型训练方法及装置，其中的训练方法用于训练基于对比学习的多模态模型，且训练方法包括：利用模型获取一地理区域的图像样本集合中的街景图像样本的图像特征向量；利用模型获取标签样本集合中的多个地理区域的街景图像样本文本标签的文本特征向量；利用模型将文本特征向量与街景融合特征进行组合获得多个地理区域的多模态融合特征；利用模型获取图像特征向量分别与多个地理区域的多模态融合特征的相似度；根据相似度及街景图像样本的地理区域标签进行损失计算，根据损失计算结果调整模型参数。本公开提供的技术方案有利于提高模型的训练效率，丰富地理位置识别的实现方式，并有利于提高地理位置识别的准确性。