【技术实现步骤摘要】
图片搜索方法、描述信息生成方法、设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图片搜索方法、描述信息生成方法、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]以文本搜索图片技术是指以文本关键词作为查询条件，返回与文本关键词相关的图片的技术。
[0003]目前，以文本搜索图片的技术原理通常是，搜索引擎的网络爬虫爬取互联网网页上的图片，以获取图片的标题及上下文等信息，之后，基于输入的文本关键词与图片的标题及上下文等信息，进行图片搜索。
[0004]但在很多场景中，如专有云上，海量的图片往往比较孤立，没有标题及上下文等信息，在这些场景中，基于现有的以文本搜索图片技术将无法完成图片搜索。这严重影响了以文本搜索图片的适应性和/或准确率，给图片搜索带来困境。
技术实现思路
[0005]本申请的多个方面提供一种图片搜索方法、描述信息生成方法、设备及存储介质，用以提高搜索图片的适用性和/或准确率。
[0006]本申请实施例提供一种图片搜索方法，包括：
[0007]获取搜索信息；
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图片搜索方法，其特征在于，包括：获取搜索信息；基于至少一张图片的图片描述信息，在所述至少一张图片中查找与所述搜索信息匹配的目标图片；其中，所述图片描述信息是基于图片内容数据而生成的；输出所述目标图片。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少一张图片的图片描述信息，在所述至少一张图片中查找与所述搜索信息匹配的目标图片之前，还包括：针对第一图片，从所述第一图片中提取图片内容数据；基于所述图片内容数据，生成所述第一图片的图片描述信息；其中，所述第一图片为所述至少一张图片中的任意一张图片。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述第一图片中提取图片内容数据，包括：检测所述第一图片中包含的物体信息，所述物体信息包括物体的位置、物体抽象特征和物体标识；根据所述物体的位置、物体抽象特征和物体标识，分析所述第一图片中包含的物体间的关联关系，作为所述第一图片的图片内容数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测所述第一图片中包含的物体信息，包括：将所述第一图片输入目标检测模型；利用所述目标检测模型，检测所述第一图片中包含的物体的位置、物体抽象特征以及物体标识，作为所述第一图片的物体信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型采用Faster R-CNN模型、SSD模型、YOLO模型或Retinanet模型。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述物体的位置、物体抽象特征和物体标识，分析所述第一图片中包含的物体间的关联关系，包括：将所述第一图片包含的物体的位置、物体抽象特征以及物体标识输入图片分析模型；在所述图片分析模型中，根据所述第一图片包含的物体的位置、物体抽象特征以及物体标识分析出所述第一图片中包含的物体间的关联关系，作为所述第一图片的图片内容数据输出。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图片包含的物体的位置、物体抽象特征以及物体标识输入图片分析模型之前，还包括：获取样本图片，并标注所述样本图片中包含的物体标识、物品位置及物体间的关联关系；利用所述目标检测模型检测所述样本图片中包含的物体抽象特征；将所述样本图片的物体的位置、物体抽象特征和物体标识作为所述样本图片包含的物体信息输入所述图片分析模型，并以所述样本图片中已标注的物体间的关联关系作为依据，训练所述图片分析模型。8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述图片分析模型中包含注意力机制。
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述图片内容数据，生成所述第一图片的图片描述信息，包括：从所述第一图片中包含的物体间的关联关系中提取至少一个特征信息，作为所述第一图片的图片描述信息。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：为所述至少一张图片各自包含的至少一个特征信息建立信息索引，所述信息索引中的各特征信息完全不同；所述基于至少一张图片的图片描述信息，在所述至少一张图片中查找与所述搜索信息匹配的目标图片，包括：计算所述搜索信息与所述信息索引中的至少一个特征信息之间的匹配度；将匹配度满...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈帅均，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：
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