1.一种多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法，其特征在于，该方法采用基于带有互斥限制的多粒度注意力网络的组合式查询图像检索模型实现，所述模型包括图像特征提取模块，文本特征提取模块，跨层交互模块，用于保留的自对比学习模块，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法，其特征在于，所述步骤s5具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法，其特征在于，所述步骤s52中获取图像区域特征时，可通过第二损失函数latt进行优化；
6.根据权利要求1所述的一种多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法，其特征在于，所述步骤s6中，通过以下公式定义第一损失函数lbbc，
7.根据权利要求1所述的一种多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法，其特征在于，所述步骤s8具体包括：使用经过训练的基于带有互斥限制的多粒度注意力网络的组合式查询图像检索模型进行图像检索，然后选取步骤s6中得到的相似度得分矩阵中得分最高的图像作为输出结果。