多任务模型训练方法、预测方法、设备、存储介质及产品
By constructing a multi-task model training method and using massive open-source datasets to train large-scale artificial intelligence models, the problems of poor model scalability and resource waste in existing technologies are solved, and efficient training and optimization of multi-task models are achieved, thereby improving the performance of security tasks.
CN120806049BActive Publication Date: 2026-07-17HUNAN NOVASKY ELECTRONICS TECH CO LTD
Patent Information
- Authority / Receiving Office
- CN · China
- Patent Type
- Patents(China)
- Current Assignee / Owner
- HUNAN NOVASKY ELECTRONICS TECH CO LTD
- Filing Date
- 2024-04-10
- Publication Date
- 2026-07-17
Smart Images
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Abstract
本发明公开了一种多任务模型训练方法、预测方法、设备、存储介质及产品，所述训练方法包括利用图像特征提取模块对样本数据的图像进行特征提取；利用文本特征提取模块对样本数据的文本描述进行特征提取；对图像特征向量和文本特征向量进行对齐，并根据两者的匹配关系对图像特征提取模块和文本特征提取模块的参数进行调整；将文本特征提取模块的参数迁移至特征融合模块；利用特征融合模块对提示向量与图像特征向量进行融合和特征提取，得到预测文本描述；根据预测文本描述和文本描述对特征融合模块的参数进行调整，得到多任务模型。本发明解决了各类样本数据处理繁琐、样本数据稀缺导致模型性能不佳、以及硬件资源浪费问题。
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