图像标签生成方法、装置、设备和计算机可读介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了图像标签预测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标图像以及目标图像对应的目标文本；生成目标图像的特征向量；基于目标文本，生成词向量集合；基于特征向量和词向量集合，确定与目标图像适配的词，得到图像标签。该实施方式通过利用与目标图像相关的文本信息，为图像生成标签，使图像识别模型可以更准确的识别图像。

【技术实现步骤摘要】
图像标签生成方法、装置、设备和计算机可读介质
本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及图像标签生成方法、装置、设备和计算机可读介质。
技术介绍
随着人工智能技术的发展，人们开始使用人工智能技术进行图像识别。但是在现阶段的一些图像识别中，由于图像识别模型的识别能力有限，对一些图像的识别存在困难，不能进行准确的识别。
技术实现思路
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了图像标签生成方法、装置、设和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本公开的一些实施例提供了一种图像标签生成方法，该方法包括：获取目标图像以及目标图像对应的目标文本；生成目标图像的特征向量；基于目标文本，生成词向量集合；基于特征向量和词向量集合，确定与目标图像适配的词，得到图像标签。第二方面，本公开的一些实施例提供了一种图像标签生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像标签生成方法，包括：/n获取目标图像以及所述目标图像对应的目标文本；/n生成所述目标图像的特征向量；/n基于所述目标文本，生成词向量集合；/n基于所述特征向量和所述词向量集合，确定与所述目标图像适配的词，得到图像标签。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像标签生成方法，包括：
获取目标图像以及所述目标图像对应的目标文本；
生成所述目标图像的特征向量；
基于所述目标文本，生成词向量集合；
基于所述特征向量和所述词向量集合，确定与所述目标图像适配的词，得到图像标签。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成所述目标图像的特征向量，包括：
将所述目标图像输入到特征提取网络中，生成所述目标图像的特征向量。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标文本，生成词向量集合，包括：
将所述目标文本进行切分，生成词集合；
将所述词集合中的每个词向量化，生成所述词向量集合。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述特征向量和所述词向量集合，确定与所述目标图像适配的词，包括：
采用置信传播算法，基于所述特征向量和所述词向量集合，确定与所述目标图像适配的词；所述置信传播算法是基于概率图模型实现的。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述概率图模型是通过以下步骤生成的：
把所述特征向量和所述词向量集合中的词向量确定为所述概率图模型中的节点；
确定所述节点中每两个节点之间的距离；
将距离小于预设值的节点连接起来，生成所述概...

【专利技术属性】
技术研发人员：许世坤，王长虎，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11