CN113656668B - 多模态信息库的检索方法、管理方法、装置、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种用于多模态信息库的检索方法、管理方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像识别和图像搜索等场景下。实现方案为：响应于接收到包括第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从检索信息的第一模态信息中提取检索信息的第一模态特征；基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息；以及基于第一组目标信息，生成检索结果。

Description

多模态信息库的检索方法、管理方法、装置、设备和介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像识别和图像搜索等场景下，具体涉及一种用于多模态信息库的检索方法、管理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术:人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

传统的检索信息库难以解决检索信息库中的目标信息图文不符的问题。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种用于多模态信息库的检索方法、管理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种用于多模态信息库的检索方法，其中，多模态信息库包括多条目标信息，每条目标信息包括第一模态信息和第二模态信息，该方法包括：响应于接收到包括第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从检索信息的第一模态信息中提取检索信息的第一模态特征；基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的第一模态特征为使用第一多模态特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，每条目标信息的第二模态特征为使用第二多模态特征提取模块从该目标信息的第二模态信息中提取的；以及基于第一组目标信息，生成检索结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种用于多模态信息库的管理方法，该方法包括：响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的入库信息，使用第一多模态特征提取模块，从入库信息的第一模态信息中提取入库信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，从入库信息的第二模态信息中提取入库信息的第二模态特征；基于入库信息的第一模态特征和第二模态特征，计算入库信息的多模态特征；基于入库信息的第一模态特征、第二模态特征和多模态特征，生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象；以及响应于接收到检索信息，执行根据如本公开所述的检索方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种用于多模态信息库的检索装置，其中，多模态信息库包括多个包括第一模态信息和第二模态信息的目标信息，该装置包括：检索特征提取模块，被配置为：响应于接收到包括第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从检索信息的第一模态信息中提取检索信息的第一模态特征；目标匹配模块，被配置为：基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的第一模态特征为使用第一多模态特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，每条目标信息的第二模态特征为使用第二多模态特征提取模块从该目标信息的第二模态信息中提取的；以及检索结果生成模块，被配置为：基于第一组目标信息，生成检索结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种用于多模态信息库的管理装置，包括：入库信息提取模块，被配置为：响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的入库信息，使用第一多模态特征提取模块，从入库信息的第一模态信息中提取入库信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，从入库信息的第二模态信息中提取入库信息的第二模态特征；多模态信息生成模块，被配置为：基于入库信息的第一模态特征和第二模态特征，计算入库信息的多模态特征；检索对象生成模块，被配置为：基于入库信息的第一模态特征、第二模态特征和多模态特征，生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象；以及如本公开所述的用于多模态信息库的检索装置。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如本公开所述的检索方法和/或管理方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如本公开所述的检索方法和/或管理方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现如本公开所述的检索方法和/或管理方法。

根据本公开的一个或多个实施例，可以对多模态信息库中的多种模态信息检索，避免多模态信息库中的同一目标信息的不同模态信息之间不相符的问题。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。

图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性***的示意图；

图2示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的检索方法的流程图；

图3示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的检索方法的流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的检索方法的流程图；

图5示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的管理方法的流程图；

图6示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的管理方法的流程图；

图7示出了根据本公开的实施例的在图6的方法中从入库信息的一条或多条主体信息中提取入库信息的单模态图像特征的示例过程的流程图；

图8示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的检索装置的结构框图；

图9示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的管理装置的结构框图；

图10示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。

在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。

下面将结合附图详细描述本公开的实施例。

图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性***100的示意图。参考图1，该***100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。

在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行如本公开所述的用于多模态信息库的检索方法和/或管理方法的一个或多个服务或软件应用。

在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(SaaS)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。

在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的***配置是可能的，其可以与***100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的***的一个示例，并且不旨在进行限制。

用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来检索多模态信息库中的目标信息(例如，上传检索信息)，或者，向多模态信息库添加目标信息(例如，上传入库信息)。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。

客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、游戏***、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作***，例如MICROSOFT Windows、APPLEiOS、类UNIX操作***、Linux或类Linux操作***(例如GOOGLE Chrome OS)；或包括各种移动操作***，例如MICROSOFT Windows Mobile OS、iOS、Windows Phone、Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器和其他设备。游戏***可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与Internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(SMS)应用程序，并且可以使用各种通信协议。

网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、WIFI)和/或这些和/或其他网络的任意组合。

服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作***的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。

服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作***以及任何商业上可用的服务器操作***的一个或多个操作***。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。

在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件(在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，例如，基于图像、视频、语音、文本、数字信号等数据的目标检测与识别、信号转换等服务的应用程序，以处理从客户端设备101、102、103、104、105和106接收的语音交互、文本分类、图像识别或关键点检测等任务请求。服务器可以根据具体的深度学习任务，利用训练样本训练神经网络模型，并且可以对神经网络模型的超网络模块中的各个子网络进行测试，根据各个子网络的测试结果，确定用于执行深度学习任务的神经网络模型的结构和参数。可以将各种数据作为深度学习任务的训练样本数据，如图像数据、音频数据、视频数据或文本数据等。在神经网络模型的训练完成后，服务器120还可以通过模型搜索技术自动搜索出最优模型结构来执行相应的任务)。

在一些实施方式中，服务器120可以为分布式***的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS，Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。

***100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据存储库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据存储库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据存储库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据存储库可以是数据库，例如关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。

在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件***支持的常规存储库。

图1的***100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。

如上所述，传统的检索信息库基于目标信息的文本关键词或图片内容进行检索，因此，期望提供一种基于目标信息的多种模态信息(例如，图像信息和文本信息)进行检索的方法，以避免同一目标信息的多种模态信息之间不相符的情况。

本公开的实施例提供了一种用于多模态信息库的检索方法，其中，多模态信息库包括多条目标信息，每条目标信息包括第一模态信息和第二模态信息，该方法包括：响应于接收到包括第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从检索信息的第一模态信息中提取检索信息的第一模态特征；基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的第一模态特征为使用第一多模态特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，每条目标信息的第二模态特征为使用第二多模态特征提取模块从该目标信息的第二模态信息中提取的；以及基于第一组目标信息，生成检索结果。

图2示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的检索方法200的流程图。根据一些实施例，多模态信息库包括多条目标信息，每条目标信息包括第一模态信息和第二模态信息。

在步骤S201处，响应于接收到包括第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从检索信息的第一模态信息中提取检索信息的第一模态特征。

根据一些实施例，检索信息为客户端向服务器发送的检索请求，例如，当用户希望在网上检索某条在线下看到的裙子时，可以在客户端输入“裙子”或拍摄看到的裙子的图片，并通过客户端向服务器发送相应的检索请求。

根据一些实施例，检索信息的第一模态信息可以为文本信息或图像信息，其中，当检索信息的第一模态信息为文本信息时，使用多模态文本提取模块(例如，Bert Base网络)提取检索信息的多模态文本特征，当检索信息的第一模态信息为图像信息时，使用多模态图像提取模块(例如，ViT Base网络)提取检索信息的多模态图像特征。

在步骤S203处，基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的第一模态特征为使用第一多模态特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，每条目标信息的第二模态特征为使用第二多模态特征提取模块从该目标信息的第二模态信息中提取的。

根据一些实施例，选择多条目标信息中的第一组目标信息包括：基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征的相似度，选择多条目标信息中的第二组目标信息；以及基于检索信息的第一模态特征与第二组目标中的每条目标信息的第二模态特征的相似度，从第二组目标信息中选择第一组目标信息。

根据另一些实施例，选择多条目标信息中的第一组目标信息包括：基于检索信息的第一模态特征与每条目标信息的第一模态特征的相似度和检索信息的第二模态特征与每条目标信息的第二模态特征的相似度，计算每条目标信息的检索分数，并且，基于检索分数，从多条目标信息中选择第一组目标信息。

根据一些实施例，基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征的相似度，对多条目标信息进行排序，并且选择多条目标信息中相似度最高的前第一预定数量条目标信息，作为第二组目标信息。根据另一些实施例，从多条目标信息中选择检索信息的第一模态特征与其第一模态特征的相似度大于第一相似度阈值的目标信息，作为第二组目标信息。

根据一些实施例，基于检索信息的第二模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第二模态特征的相似度，对第二组目标信息进行排序，并且选择第二组目标信息中相似度最高的前第二预定数量条目标信息，作为第一组目标信息。根据另一些实施例，从第二组目标信息中选择检索信息的第二模态特征与其第二模态特征的相似度大于第二相似度阈值的目标信息，作为第一组目标信息。根据又一些实施例，可以选择第二组目标信息中的所有目标信息(即，第一预定数量与第二预定数量相同)，作为第一组目标信息，而仅根据检索信息的第二模态特征与其第二模态特征的相似度，对这些目标信息进行排序。

根据一些实施例，检索信息的第一模态特征与每条目标信息的第一模态特征的相似度和/或检索信息的第二模态特征与每条目标信息的第二模态特征的相似度为余弦相似度。

根据一些实施例，第一模态信息为图像信息和文本信息中的任一个，第二模态信息为图像信息和文本信息中的另一个。

在步骤S205处，基于第一组目标信息，生成检索结果。

根据一些实施例，基于检索信息的第一模态特征与每条目标信息的第一模态特征的相似度和/或检索信息的第二模态特征与每条目标信息的第二模态特征的相似度，确定检索结果中的目标信息排列顺序。根据一些实施例，基于检索信息的第一模态特征与每条目标信息的第一模态特征的相似度和/或检索信息的第二模态特征与每条目标信息的第二模态特征的相似度，计算每条目标信息的检索分数，并且，基于检索分数，生成对应于第一组目标信息的检索结果。

在如本公开的实施例所述的用于多模态信息库的检索方法中，即使用户仅输入了单模态检索信息，也能够基于目标信息的多个模态信息进行检索，避免多模态信息库中的同一目标信息的不同模态信息之间不相符的问题(例如，某一目标信息的图像信息与文本信息不符合)。

根据一些实施例，第一模态信息为图像信息，如本公开所述的用于多模态信息库的检索方法还包括在选择多条目标信息中的第一组目标信息之前：使用主体检测模块，从检索信息的第一模态信息中提取一条或多条主体信息；对于每条主体信息，使用图像特征提取模块，从该主体信息中提取该主体信息的单模态图像特征；以及基于一条或多条主体信息的单模态图像特征与多条目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择多条目标信息中的第三组目标信息，其中，每条目标信息的单模态图像特征为使用图像特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，并且其中，选择多条目标信息中的第一组目标信息包括：对于第三组目标信息中的每条目标信息，基于检索信息的第一模态特征与该目标信息的第一模态特征的相似度和检索信息的第一模态特征与该目标信息的第二模态特征的相似度，计算该目标信息的相似度分数；以及基于第三组目标信息中的每条目标信息的相似度分数，从第三组目标信息中选择第一组目标信息。

图3示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的检索方法300的流程图。

在步骤S301处，响应于接收到包括第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从检索信息的第一模态信息中提取检索信息的第一模态特征，其中，第一模态信息为图像信息。根据一些实施例，步骤S301可以与图2中的步骤S201类似地执行。

在步骤S303处，使用主体检测模块，从检索信息的第一模态信息中提取一条或多条主体信息。

根据一些实施例，在主体检测模块处，使用目标检测器(例如，YOLO-v3)，对检索信息的第一模态信息(即，图像信息)进行目标检测，其中，对于检测到的检测框，筛选出其中置信度较高、尺寸和位置较为适当的检测框(例如，过滤掉置信度较低、尺寸较小和较为靠近图片边界的检测框)，并且，提取第一模态信息中对应于筛选出的检测框的信息，作为一条或多条主体信息。根据一些实施例，可以先从检测框中过滤掉尺寸较小和较为靠近图片边界的检测框，再选择剩余检测框中置信度最高的两个检测框，作为所筛选出的检测框。

在步骤S305处，对于每条主体信息，使用图像特征提取模块，从该主体信息中提取该主体信息的单模态图像特征。

根据一些实施例，图像特征提取模块与第一多模态特征提取模块结构相同。根据一些实施例，在训练图像特征提取模块之前，进行第一多模态特征提取模块的训练，并且，以第一多模态训练提取模块的已训练参数作为图像特征提取模块的初始化参数，以进行图像特征提取模块的训练(例如，基于有ID标注的图像数据，使用度量学习的方式进行微调)。相较于直接训练图像特征提取模块，通过以第一多模态训练提取模块的已训练参数作为图像特征提取模块的初始化参数，缩短了训练图像特征提取模块的时间。

在步骤S307处，基于一条或多条主体信息的单模态图像特征与多条目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择多条目标信息中的第三组目标信息。

根据一些实施例，一条或多条主体信息包括多条主体信息，并且其中，选择多条目标信息中的第三组目标信息包括：对于每条主体信息，基于该主体信息的单模态图像特征与目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择多条目标信息中对应于该主体信息的多条目标信息；以及选择对应于每条主体信息的多条目标信息，作为第三组目标信息。根据一些实施例，将对应于每条信息的多条目标信息进行汇总和去重，以得到第三组目标信息。

根据另一些实施例，一条或多条主体信息包括一条主体信息，并且其中，选择多条目标信息中的第三组目标信息包括：基于该主体信息的单模态图像特征与目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择多条目标信息中对应于该主体信息的多条目标信息，作为第三组目标信息。

根据一些实施例，对于每条主体信息，基于该主体信息的单模态图像特征与多条目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，对多条目标信息进行排序，并且选择多条目标信息中相似度最高的前第三预定数量条目标信息。根据另一些实施例，对于每条主体信息，从多条目标信息中选择主体信息的单模态图像特征与其单模态图像特征的相似度大于第一相似度阈值的目标信息。

在步骤S309处，对于第三组目标信息中的每条目标信息，基于检索信息的第一模态特征与该目标信息的第一模态特征的相似度和检索信息的第一模态特征与该目标信息的第二模态特征的相似度，计算该目标信息的相似度分数。

根据一些实施例，选择检索信息的第一模态特征与该目标信息的第一模态特征的相似度和检索信息的第一模态特征与该目标信息的第二模态特征的相似度中的最大值，作为该目标信息的相似度分数。

在步骤S311处，基于第三组目标信息中的每条目标信息的相似度分数，从第三组目标信息中选择第一组目标信息。

根据一些实施例，基于第三组目标信息中的每条目标信息的相似度分数，从第三组目标信息中选择相似度分数较高的第二预定数量条目标信息。根据另一些实施例，选择第三组目标信息中的相似度分数高于相似度阈值的目标信息，作为第一组目标信息。根据又一些实施例，选择第三组目标信息中的全部目标信息作为第一组目标信息，并且，基于相似度分数，对第一组目标信息中的信息进行排序。

在步骤S313处，基于第一组目标信息，生成检索结果。

根据一些实施例，基于第一组目标信息的相似度分数，生成检索结果。

在本公开所提供的用于多模态信息库的检索方法中，根据一些实施例，步骤S303-S307在步骤S301与步骤S309之间执行。根据另一些实施例，还可以以其它顺序执行步骤S301-S309，例如，先执行步骤S303-S307，再执行步骤S301，接着执行步骤S309。

在如本公开实施例所述的用于多模态信息库的检索方法中，由于从图像信息中的主体信息提取单模态图像特征，并且，基于主体信息的单模态图像特征与多条目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度初步筛选多条目标中的第三组目标信息，提高了当用户仅输入图像信息时的检索准确度。

根据一些实施例，如本公开所述的用于多模态信息库的检索方法还包括，在基于第一组目标信息，生成检索结果之前：响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，提取检索信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，提取检索信息的第二模态特征；基于检索信息的第一模态特征和第二模态特征，生成检索信息的多模态特征；以及基于检索信息的多模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的多模态特征的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的多模态特征为基于该目标信息的第一模态特征和第二模态特征所生成的。

图4示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的检索方法400的流程图。

在步骤S401处，判断接收到的检索信息是否包括第一模态信息和第二模态信息，其中，响应于判断结果为“否”，进行到步骤S403，响应于判断结果为“是”，进行到步骤S407。

在步骤S403处，响应于接收到包括第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从检索信息的第一模态信息中提取检索信息的第一模态特征。根据一些实施例，可以与步骤S201类似地执行步骤S403。

在步骤S405处，基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息。根据一些实施例，可以与步骤S203类似地执行步骤S405。

在步骤S407处，使用第一多模态特征提取模块，提取检索信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，提取检索信息的第二模态特征。

在步骤S409处，基于检索信息的第一模态特征和第二模态特征，生成检索信息的多模态特征。

根据一些实施例，生成检索信息的多模态特征包括：对于检索信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个，将该模态特征乘以该模态特征所对应的权重，得到该模态特征所对应的乘积；以及对检索信息的第一模态特征和第二模态特征所对应的乘积之和进行归一化，得到检索信息的多模态特征。

在步骤S411处，基于检索信息的多模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的多模态特征的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息。

在步骤S413处，基于第一组目标信息，生成检索结果。

根据一些实施例，当检索信息包括第一模态信息时，步骤S413可以与步骤S205类似地执行。根据另一些实施例，当检索信息包括第一模态信息和第二模态信息时，可以基于检索信息的多模态特征与第一组目标信息中的每条目标信息的多模态特征的相似度，生成检索结果。

根据一些实施例，第一多模态特征提取模块和第二多模态特征提取模块是基于损失函数进行训练所得到的，其中，损失函数是由第一多模态特征提取模块和第二多模态特征提取模块分别提取的特征之间的相似度的函数。

通过设置损失函数为由第一多模态特征提取模块和第二多模态特征提取模块分别提取的特征之间的相似度的函数，可以将第一多模态特征提取模块和第二多模态特征提取模块一起训练，以缩短模态信息互相匹配的样本的模态特征之间的距离，并且拉长模态信息不匹配的样本的模态特征之间的距离。

本公开的实施例还提供了一种用于多模态信息库的管理方法，方法包括：响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的入库信息，使用第一多模态特征提取模块，从入库信息的第一模态信息中提取入库信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，从入库信息的第二模态信息中提取入库信息的第二模态特征；基于入库信息的第一模态特征和第二模态特征，计算入库信息的多模态特征；基于入库信息的第一模态特征、第二模态特征和多模态特征，生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象；以及响应于接收到检索信息，执行如本公开所述的检索方法。

图5示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的管理方法500的流程图。

在步骤S501处，响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的入库信息，使用第一多模态特征提取模块，从入库信息的第一模态信息中提取入库信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，从入库信息的第二模态信息中提取入库信息的第二模态特征。

在步骤S503处，基于入库信息的第一模态特征和第二模态特征，计算入库信息的多模态特征。

根据一些实施例，计算入库信息的多模态特征包括：对于入库信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个，将该模态特征乘以该模态特征所对应的权重，得到该模态特征所对应的乘积；以及对入库信息的第一模态特征和第二模态特征所对应的乘积之和进行归一化，得到检索信息的多模态特征。

在步骤S505处，基于入库信息的第一模态特征、第二模态特征和多模态特征，生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象。

在一些实施例中，将入库信息的每种特征加入多模态信息库的对应索引文件中，例如，将第一模态特征加入对应于第一模态特征的检索文件中，而将第二模态特征加入对应于第二模态特征的检索文件中，以便于对各种特征进行独立检索。在一些实施例，在多模态信息库的检索文件中，创建对应于入库信息的检索对象，其中，该检索对象包括该入库信息的对应特征、ID、相关网络链接等。

在步骤S507处，响应于接收到检索信息，在多模态信息库中检索对应于检索信息的目标信息。根据一些实施例，执行如本公开所述的检索方法，以在模态检索库中检索对应于检索信息的目标信息。

在一些实施例中，第一模态信息为图像信息和文本信息中的任一个，第二模态信息为图像信息和文本信息中的另一个，其中，如本公开所述的用于多模态信息库的管理方法还包括，在生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象之前：使用主体检测模块，从入库信息的图像信息中，提取入库信息的一条或多条主体信息；以及使用第一多模态特征提取模块、第二多模态特征提取模块和图像特征提取模块，从入库信息的一条或多条主体信息中提取入库信息的单模态图像特征，并且，其中，生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象包括：基于入库信息的第一模态特征、第二模态特征、多模态特征和单模态图像特征，生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象。

图6示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的管理方法600的流程图。

在步骤S601处，响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的入库信息，使用第一多模态特征提取模块，从入库信息的第一模态信息中提取入库信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，从入库信息的第二模态信息中提取入库信息的第二模态特征。根据一些实施例，步骤S601可以与步骤S501类似地执行。

在步骤S603处，基于入库信息的第一模态特征和第二模态特征，计算入库信息的多模态特征。根据一些实施例，步骤S603可以与步骤S503类似地执行。

在步骤S605处，使用主体检测模块，从入库信息的图像信息中，提取入库信息的一条或多条主体信息。

根据一些实施例，可以根据如参考步骤S303所描述的使用主体检测模块，从检索信息的第一模态信息中提取一条或多条主体信息类似的方式，从从入库信息的图像信息中，提取入库信息的一条或多条主体信息。

在步骤S607处，使用第一多模态特征提取模块、第二多模态特征提取模块和图像特征提取模块，从入库信息的一条或多条主体信息中提取入库信息的单模态图像特征。

在步骤S609处，基于入库信息的第一模态特征、第二模态特征、多模态特征和单模态图像特征，生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象。

根据一些实施例，与上面参考步骤S507描述的类似，将入库信息的每种特征加入多模态信息库的对应索引文件中，并且，在多模态信息库的每个检索文件中，创建对应于入库信息的检索对象。

在步骤S611处，响应于接收到检索信息，在多模态信息库中检索对应于检索信息的目标信息。根据一些实施例，执行如本公开所述的检索方法，以在模态检索库中检索对应于检索信息的目标信息。

在本公开所提供的用于多模态信息库的检索方法中，根据一些实施例，步骤S603-S607在步骤S601与步骤S609之间执行。根据另一些实施例，还可以以其它顺序执行步骤S601-S609，例如，先执行步骤S603-S607，再执行步骤S601，接着执行步骤S609。

根据一些实施例，第一多模态特征提取模块为多模态图像提取模块和多模态文本提取模块中的任一个，第二多模态特征提取模块为多模态图像提取模块和多模态文本提取模块中的另一个。

根据一些实施例，从入库信息的一条或多条主体信息中提取入库信息的单模态图像特征包括：对于从入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，使用多模态图像提取模块，提取该信息的多模态图像特征；使用多模态文本提取模块，从入库信息的文本信息中提取入库信息的多模态文本特征；对于入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，计算该信息的多模态图像特征与入库信息的多模态文字特征的相似度，作为该信息的相似度分数；从入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中，选择具有最大相似度分数的信息；以及使用图像特征提取模块，从具有最大相似度分数的信息中提取入库信息的单模态图像特征。

图7示出了根据本公开的实施例的在图6的方法中从入库信息的一条或多条主体信息中提取入库信息的单模态图像特征(步骤S607)的示例过程的流程图。

在步骤S701处，对于从入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，使用多模态图像提取模块，提取该信息的多模态图像特征。

在步骤S703处，使用多模态文本提取模块，从入库信息的文本信息中提取入库信息的多模态文本特征。

在步骤S705处，对于入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，计算该信息的多模态图像特征与入库信息的多模态文字特征的相似度，作为该信息的相似度分数。

在步骤S707处，从入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中，选择具有最大相似度分数的信息。

在步骤S709处，使用图像特征提取模块，从具有最大相似度分数的信息中提取入库信息的单模态图像特征。根据一些实施例，将具有最大相似度分数的信息作为入库信息的主体信息保存在多模态信息库中。

在如本公开所述的用于多模态信息库的管理方法，由于选择入库信息的图像信息和所检测到的主体信息中与入库信息的文本信息最接近的信息，以提取入库信息的单模态图像特征，确保了所提取的入库信息的单模态图像特征的准确性和图文相符性。

图8示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的检索装置800的结构框图。

根据一些实施例，检索装置800包括：检索特征提取模块801，被配置为：响应于接收到包括所述第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从所述检索信息的第一模态信息中提取所述检索信息的第一模态特征；目标匹配模块802，被配置为：基于所述检索信息的第一模态特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择所述多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的第一模态特征为使用所述第一多模态特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，每条目标信息的第二模态特征为使用第二多模态特征提取模块从该目标信息的第二模态信息中提取的；以及检索结果生成模块803，被配置为：基于所述第一组目标信息，生成检索结果。

根据一些实施例，多模态信息库包括多个包括第一模态信息和第二模态信息的目标信息。

根据一些实施例，目标匹配模块802包括：第二目标信息选择模块，被配置为：基于检索信息的第一模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征的相似度，选择多条目标信息中的第二组目标信息；以及第一目标信息选择模块，被配置为：基于检索信息的第一模态特征与第二组目标中的每条目标信息的第二模态特征的相似度，从第二组目标信息中选择第一组目标信息。

根据一些实施例，第一模态信息为图像信息，其中，检索装置800还包括主体特征提取模块，包括：主体检测模块，被配置为：使用主体检测模块，从检索信息的第一模态信息中提取一条或多条主体信息；单模态图像特征提取模块，被配置为：对于每条主体信息，使用图像特征提取模块，从该主体信息中提取该主体信息的单模态图像特征；以及第三目标信息选择模块，被配置为：基于一条或多条主体信息的单模态图像特征与多条目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择多条目标信息中的第三组目标信息，其中，每条目标信息的单模态图像特征为使用图像特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，并且其中，目标匹配模块802包括：相似度计算模块，被配置为：对于第三组目标信息中的每条目标信息，基于检索信息的第一模态特征与该目标信息的第一模态特征的相似度和检索信息的第一模态特征与该目标信息的第二模态特征的相似度，计算该目标信息的相似度分数；以及第一目标信息选择模块，被配置为：基于第三组目标信息中的每条目标信息的相似度分数，从第三组目标信息中选择第一组目标信息。

根据一些实施例，一条或多条主体信息包括多条主体信息，并且其中，第一目标信息选择模块包括：主体信息匹配模块，被配置为：对于每条主体信息，基于该主体信息的单模态图像特征与目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择多条目标信息中对应于该主体信息的多条目标信息；以及选择对应于每条主体信息的多条目标信息，作为第三组目标信息。

根据一些实施例，检索装置800还包括多模态特征检索模块，被配置为：多模态子特征提取模块，被配置为：响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，提取检索信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，提取检索信息的第二模态特征；多模态特征生成模块，被配置为：基于检索信息的第一模态特征和第二模态特征，生成检索信息的多模态特征；以及第一目标信息选择模块，被配置为：基于检索信息的多模态特征与多条目标信息中的每条目标信息的多模态特征的相似度，选择多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的多模态特征为基于该目标信息的第一模态特征和第二模态特征所生成的。

根据一些实施例，多模态特征生成模块包括：乘积计算模块，被配置为：对于检索信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个，将该模态特征乘以该模态特征所对应的权重，得到该模态特征所对应的乘积；以及归一化模块，被配置为：对检索信息的第一模态特征和第二模态特征所对应的乘积之和进行归一化，得到检索信息的多模态特征。

根据一些实施例，第一多模态特征提取模块和第二多模态特征提取模块是基于损失函数进行训练所得到的，其中，损失函数是由第一多模态特征提取模块和第二多模态特征提取模块分别提取的特征之间的相似度的函数。

根据一些实施例，其中，第一模态信息为图像信息和文本信息中的任一个，第二模态信息为图像信息和文本信息中的另一个。

图9示出了根据本公开的实施例的用于多模态信息库的管理装置900的结构框图。

根据一些实施例，如图9所示，管理装置900包括：入库信息提取模块901，被配置为：响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的入库信息，使用第一多模态特征提取模块，从所述入库信息的第一模态信息中提取所述入库信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，从所述入库信息的第二模态信息中提取所述入库信息的第二模态特征；多模态信息生成模块902，被配置为：基于所述入库信息的第一模态特征和第二模态特征，计算所述入库信息的多模态特征；检索对象生成模块903，被配置为：基于所述入库信息的第一模态特征、第二模态特征和多模态特征，生成所述多模态信息库中对应于所述入库信息的一个或多个检索对象；以及如本公开所述的用于多模态信息库的检索装置800。

根据一些实施例，第一模态信息为图像信息和文本信息中的任一个，第二模态信息为图像信息和文本信息中的另一个，其中，管理装置900还包括：入库主体检测模块，被配置为：使用主体检测模块，从入库信息的图像信息中，提取入库信息的一条或多条主体信息；以及入库特征提取模块，被配置为：使用第一多模态特征提取模块、第二多模态特征提取模块和图像特征提取模块，从入库信息的一条或多条主体信息中提取入库信息的单模态图像特征，并且，其中，检索对象生成模块903包括：检索对象生成子模块，被配置为：基于入库信息的第一模态特征、第二模态特征、多模态特征和单模态图像特征，生成多模态信息库中对应于入库信息的一个或多个检索对象。

根据一些实施例，第一多模态特征提取模块为多模态图像提取模块和多模态文本提取模块中的任一个，第二多模态特征提取模块为多模态图像提取模块和多模态文本提取模块中的另一个，并且其中，入库特征提取模块包括：入库图像提取模块，被配置为：对于从入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，使用多模态图像提取模块，提取该信息的多模态图像特征；入库文本提取模块，被配置为：使用多模态文本提取模块，从入库信息的文本信息中提取入库信息的多模态文本特征；入库主体选择模块，被配置为：对于入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，计算该信息的多模态图像特征与入库信息的多模态文字特征的相似度，作为该信息的相似度分数；以及从入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中，选择具有最大相似度分数的信息；以及入库单模态提取模块，被配置为：使用图像特征提取模块，从具有最大相似度分数的信息中提取入库信息的单模态图像特征。

根据一些实施例，多模态信息生成模块902包括：入库乘积计算模块，被配置为：对于入库信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个，将该模态特征乘以该模态特征所对应的权重，得到该模态特征所对应的乘积；以及入库归一化模块，被配置为：对入库信息的第一模态特征和第二模态特征所对应的乘积之和进行归一化，得到检索信息的多模态特征。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

根据一些实施例，本公开提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如本公开所述的方法。

根据一些实施例，本公开提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如本公开所述的方法。

根据一些实施例，本公开提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现如本公开所述的方法。

参考图10，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备1000的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图10所示，设备1000包括计算单元1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的计算机程序或者从存储单元1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中，还可存储设备1000操作所需的各种程序和数据。计算单元1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。

设备1000中的多个部件连接至I/O接口1005，包括：输入单元1006、输出单元1007、存储单元1008以及通信单元1009。输入单元1006可以是能向设备1000输入信息的任何类型的设备，输入单元1006可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元1007可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元1008可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元1009允许设备1000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、1302.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元1001可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1001的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1001执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200、300、300、400、500和/或600。例如，在一些实施例中，方法200、300、300、400、500和/或600可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1008。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到设备1000上。当计算机程序加载到RAM 1003并由计算单元1001执行时，可以执行上文描述的方法200、300、300、400、500和/或600的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1001可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200、300、300、400、500和/或600。

本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的***和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式***的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、***和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。

Claims (25)

1.一种用于多模态信息库的检索方法，其中，所述多模态信息库包括多条目标信息，每条目标信息包括第一模态信息和第二模态信息，所述方法包括：

响应于接收到包括所述第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从所述检索信息的第一模态信息中提取所述检索信息的第一模态特征，其中，所述第一模态信息为图像信息；

使用主体检测模块，从所述检索信息的第一模态信息中提取一条或多条主体信息，其中所述主体信息为所述第一模态信息中的对应于目标检测框的信息，并且所述目标检测框是基于置信度、尺寸以及位置过滤后所得到的；

对于每条主体信息，使用图像特征提取模块，从该主体信息中提取该主体信息的单模态图像特征；

基于所述一条或多条主体信息的单模态图像特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择所述多条目标信息中的第三组目标信息，其中，每条目标信息的单模态图像特征为使用所述图像特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的；

基于所述检索信息的第一模态特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择所述多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的第一模态特征为使用所述第一多模态特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，每条目标信息的第二模态特征为使用第二多模态特征提取模块从该目标信息的第二模态信息中提取的；以及

基于所述第一组目标信息，生成检索结果，

其中，所述选择所述多条目标信息中的第一组目标信息包括：

对于所述第三组目标信息中的每条目标信息，基于所述检索信息的第一模态特征与该目标信息的第一模态特征的相似度和所述检索信息的第一模态特征与该目标信息的第二模态特征的相似度，计算该目标信息的相似度分数；以及

基于所述第三组目标信息中的每条目标信息的相似度分数，从所述第三组目标信息中选择所述第一组目标信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述选择所述多条目标信息中的第一组目标信息包括：

基于所述检索信息的第一模态特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征的相似度，选择所述多条目标信息中的第二组目标信息；以及

基于所述检索信息的第一模态特征与所述第二组目标中的每条目标信息的第二模态特征的相似度，从所述第二组目标信息中选择所述第一组目标信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一条或多条主体信息包括多条主体信息，并且其中，所述选择所述多条目标信息中的第三组目标信息包括：

对于每条主体信息，基于该主体信息的单模态图像特征与所述目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择所述多条目标信息中对应于该主体信息的多条目标信息；以及

选择对应于每条主体信息的多条目标信息，作为所述第三组目标信息。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括，在基于所述第一组目标信息，生成检索结果之前：

响应于接收到包括所述第一模态信息和所述第二模态信息的检索信息，使用所述第一多模态特征提取模块，提取所述检索信息的第一模态特征，并且，使用所述第二多模态特征提取模块，提取所述检索信息的第二模态特征；

基于所述检索信息的第一模态特征和第二模态特征，生成所述检索信息的多模态特征；以及

基于所述检索信息的多模态特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的多模态特征的相似度，选择所述多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的多模态特征为基于该目标信息的第一模态特征和第二模态特征所生成的。

5.权利要求4所述的方法，其中，所述生成所述检索信息的多模态特征包括：

对于所述检索信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个，将该模态特征乘以该模态特征所对应的权重，得到该模态特征所对应的乘积；以及

对所述检索信息的第一模态特征和第二模态特征所对应的乘积之和进行归一化，得到所述检索信息的多模态特征。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述第一多模态特征提取模块和所述第二多模态特征提取模块是基于损失函数进行训练所得到的，其中，所述损失函数是由所述第一多模态特征提取模块和所述第二多模态特征提取模块分别提取的特征之间的相似度的函数。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述第一模态信息为图像信息和文本信息中的任一个，所述第二模态信息为图像信息和文本信息中的另一个。

8.一种用于多模态信息库的管理方法，所述方法包括：

响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的入库信息，使用第一多模态特征提取模块，从所述入库信息的第一模态信息中提取所述入库信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，从所述入库信息的第二模态信息中提取所述入库信息的第二模态特征；

基于所述入库信息的第一模态特征和第二模态特征，计算所述入库信息的多模态特征；

基于所述入库信息的第一模态特征、第二模态特征和多模态特征，生成所述多模态信息库中对应于所述入库信息的一个或多个检索对象；以及

响应于接收到检索信息，执行根据权利要求1-7中任一项所述的检索方法。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述第一模态信息为图像信息和文本信息中的任一个，所述第二模态信息为图像信息和文本信息中的另一个，

其中，所述方法还包括，在所述生成所述多模态信息库中对应于所述入库信息的一个或多个检索对象之前：

使用主体检测模块，从所述入库信息的图像信息中，提取所述入库信息的一条或多条主体信息；以及

使用所述第一多模态特征提取模块、所述第二多模态特征提取模块和图像特征提取模块，从所述入库信息的一条或多条主体信息中提取所述入库信息的单模态图像特征，并且，

其中，所述生成所述多模态信息库中对应于所述入库信息的一个或多个检索对象包括：

基于所述入库信息的第一模态特征、第二模态特征、多模态特征和单模态图像特征，生成所述多模态信息库中对应于所述入库信息的一个或多个检索对象。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述第一多模态特征提取模块为多模态图像提取模块和多模态文本提取模块中的任一个，所述第二多模态特征提取模块为所述多模态图像提取模块和所述多模态文本提取模块中的另一个，并且

其中，所述从所述入库信息的一条或多条主体信息中提取所述入库信息的单模态图像特征包括：

对于从所述入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，使用所述多模态图像提取模块，提取该信息的多模态图像特征；

使用所述多模态文本提取模块，从所述入库信息的文本信息中提取所述入库信息的多模态文本特征；

对于所述入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，计算该信息的多模态图像特征与所述入库信息的多模态文字特征的相似度，作为该信息的相似度分数；

从所述入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中，选择具有最大相似度分数的信息；以及

使用所述图像特征提取模块，从所述具有最大相似度分数的信息中提取所述入库信息的单模态图像特征。

11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述计算所述入库信息的多模态特征包括：

对于所述入库信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个，将该模态特征乘以该模态特征所对应的权重，得到该模态特征所对应的乘积；以及

对所述入库信息的第一模态特征和第二模态特征所对应的乘积之和进行归一化，得到所述检索信息的多模态特征。

12.一种用于多模态信息库的检索装置，其中，所述多模态信息库包括多条目标信息，每条目标信息包括第一模态信息和第二模态信息，所述装置包括：

检索特征提取模块，被配置为：响应于接收到包括所述第一模态信息的检索信息，使用第一多模态特征提取模块，从所述检索信息的第一模态信息中提取所述检索信息的第一模态特征，其中，所述第一模态信息为图像信息；

主体检测模块，被配置为：使用主体检测模块，从所述检索信息的第一模态信息中提取一条或多条主体信息，其中所述主体信息为所述第一模态信息中的对应于目标检测框的信息，并且所述目标检测框是基于置信度、尺寸以及位置过滤后所得到的；

单模态图像特征提取模块，被配置为：对于每条主体信息，使用图像特征提取模块，从该主体信息中提取该主体信息的单模态图像特征；以及

第三目标信息选择模块，被配置为：基于所述一条或多条主体信息的单模态图像特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择所述多条目标信息中的第三组目标信息，其中，每条目标信息的单模态图像特征为使用所述图像特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的；目标匹配模块，被配置为：基于所述检索信息的第一模态特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个的相似度，选择所述多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的第一模态特征为使用所述第一多模态特征提取模块从该目标信息的第一模态信息中提取的，每条目标信息的第二模态特征为使用第二多模态特征提取模块从该目标信息的第二模态信息中提取的；

检索结果生成模块，被配置为：基于所述第一组目标信息，生成检索结果，

其中，所述目标匹配模块包括：

相似度计算模块，被配置为：对于所述第三组目标信息中的每条目标信息，基于所述检索信息的第一模态特征与该目标信息的第一模态特征的相似度和所述检索信息的第一模态特征与该目标信息的第二模态特征的相似度，计算该目标信息的相似度分数；以及

第一目标信息选择模块，被配置为：基于所述第三组目标信息中的每条目标信息的相似度分数，从所述第三组目标信息中选择所述第一组目标信息。

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述目标匹配模块包括：

第二目标信息选择模块，被配置为：基于所述检索信息的第一模态特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的第一模态特征的相似度，选择所述多条目标信息中的第二组目标信息；以及

第一目标信息选择模块，被配置为：基于所述检索信息的第一模态特征与所述第二组目标中的每条目标信息的第二模态特征的相似度，从所述第二组目标信息中选择所述第一组目标信息。

14.根据权利要求12所述的装置，其中，所述一条或多条主体信息包括多条主体信息，并且其中，所述第一目标信息选择模块包括：

主体信息匹配模块，被配置为：

对于每条主体信息，基于该主体信息的单模态图像特征与所述目标信息中的每条目标信息的单模态图像特征的相似度，选择所述多条目标信息中对应于该主体信息的多条目标信息；以及

选择对应于每条主体信息的多条目标信息，作为所述第三组目标信息。

15.根据权利要求12所述的装置，还包括多模态特征检索模块，被配置为：

多模态子特征提取模块，被配置为：响应于接收到包括所述第一模态信息和所述第二模态信息的检索信息，使用所述第一多模态特征提取模块，提取所述检索信息的第一模态特征，并且，使用所述第二多模态特征提取模块，提取所述检索信息的第二模态特征；

多模态特征生成模块，被配置为：基于所述检索信息的第一模态特征和第二模态特征，生成所述检索信息的多模态特征；以及

第一目标信息选择模块，被配置为：基于所述检索信息的多模态特征与所述多条目标信息中的每条目标信息的多模态特征的相似度，选择所述多条目标信息中的第一组目标信息，其中，每条目标信息的多模态特征为基于该目标信息的第一模态特征和第二模态特征所生成的。

16.权利要求15所述的装置，其中，所述多模态特征生成模块包括：

乘积计算模块，被配置为：对于所述检索信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个，将该模态特征乘以该模态特征所对应的权重，得到该模态特征所对应的乘积；以及

归一化模块，被配置为：对所述检索信息的第一模态特征和第二模态特征所对应的乘积之和进行归一化，得到所述检索信息的多模态特征。

17.根据权利要求12-16中任一项所述的装置，其中，所述第一多模态特征提取模块和所述第二多模态特征提取模块是基于损失函数进行训练所得到的，其中，所述损失函数是由所述第一多模态特征提取模块和所述第二多模态特征提取模块分别提取的特征之间的相似度的函数。

18.根据权利要求12-16中任一项所述的装置，其中，所述第一模态信息为图像信息和文本信息中的任一个，所述第二模态信息为图像信息和文本信息中的另一个。

19.一种用于多模态信息库的管理装置，包括：

入库信息提取模块，被配置为：响应于接收到包括第一模态信息和第二模态信息的入库信息，使用第一多模态特征提取模块，从所述入库信息的第一模态信息中提取所述入库信息的第一模态特征，并且，使用第二多模态特征提取模块，从所述入库信息的第二模态信息中提取所述入库信息的第二模态特征；

多模态信息生成模块，被配置为：基于所述入库信息的第一模态特征和第二模态特征，计算所述入库信息的多模态特征；

检索对象生成模块，被配置为：基于所述入库信息的第一模态特征、第二模态特征和多模态特征，生成所述多模态信息库中对应于所述入库信息的一个或多个检索对象；以及

如权利要求12-18中任一项所述的用于多模态信息库的检索装置。

20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述第一模态信息为图像信息和文本信息中的任一个，所述第二模态信息为图像信息和文本信息中的另一个，

其中，所述装置还包括：

入库主体检测模块，被配置为：使用主体检测模块，从所述入库信息的图像信息中，提取所述入库信息的一条或多条主体信息；以及

入库特征提取模块，被配置为：使用所述第一多模态特征提取模块、所述第二多模态特征提取模块和图像特征提取模块，从所述入库信息的一条或多条主体信息中提取所述入库信息的单模态图像特征，并且，

其中，所述检索对象生成模块包括：

检索对象生成子模块，被配置为：基于所述入库信息的第一模态特征、第二模态特征、多模态特征和单模态图像特征，生成所述多模态信息库中对应于所述入库信息的一个或多个检索对象。

21.根据权利要求20所述的装置，其中，所述第一多模态特征提取模块为多模态图像提取模块和多模态文本提取模块中的任一个，所述第二多模态特征提取模块为所述多模态图像提取模块和所述多模态文本提取模块中的另一个，并且

其中，所述入库特征提取模块包括：

入库图像提取模块，被配置为：对于从所述入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，使用所述多模态图像提取模块，提取该信息的多模态图像特征；

入库文本提取模块，被配置为：使用所述多模态文本提取模块，从所述入库信息的文本信息中提取所述入库信息的多模态文本特征；

入库主体选择模块，被配置为：

对于所述入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中的每一个，计算该信息的多模态图像特征与所述入库信息的多模态文字特征的相似度，作为该信息的相似度分数；以及

从所述入库信息的图像信息和一条或多条主体信息中，选择具有最大相似度分数的信息；以及

入库单模态提取模块，被配置为：使用所述图像特征提取模块，从所述具有最大相似度分数的信息中提取所述入库信息的单模态图像特征。

22.根据权利要求19所述的装置，其中，所述多模态信息生成模块包括：

入库乘积计算模块，被配置为：对于所述入库信息的第一模态特征和第二模态特征中的每一个，将该模态特征乘以该模态特征所对应的权重，得到该模态特征所对应的乘积；以及入库归一化模块，被配置为：对所述入库信息的第一模态特征和第二模态特征所对应的乘积之和进行归一化，得到所述检索信息的多模态特征。

23.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-11中任一项所述的方法。

24.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

25.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-11中任一项所述的方法。

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