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[目的/意义]图像文本跨模态检索应用对最大化利用数字文旅资源具有重要意义。然而，数字文旅领域的图像文本跨模态检索方法面临长文本挑战、数据缺失、内存资源有限等问题。为此，我们提出了一种新的基于Transformers和MobileNet V3模型的数字文旅图像文本跨模态方法。[方法/过程]首先，提出了基于自注意力机制的双层多组Transformers模型从标题、正文和评论等文本中学习具有互补性的文本特征；其次，设计了FastR-CNN和MobileNet V3模型学习图像局部细粒度特征；最后，提出了多元线性回归方法在共享子空间补全缺失数据。构建以图搜文和以文搜图的双向三元损失函数学习模型参数。［结果／结论］在标准数据集Flickr30k、自建数据集CulTour-Sha和有数据缺失的数据集Flickr30k-1与CulTour-Sha-1上的大量实验结果表明，我们的方法在召回率、内存需求和计算速度等方面优于当前几种先进的跨模态检索方法。