[发明专利]一种图片检索方法和装置有效
| 申请号： | 201610898345.2 | 申请日： | 2016-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN106383912B | 公开（公告）日： | 2019-09-03 |
| 发明（设计）人： | 高钰舒;张凯磊 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆;胡彬 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图片检索方法和装置。该图片检索方法包括：利用图片样本对基模型进行训练得到检索模型；将待检索图片输入到所述检索模型中进行计算得到图片特征，根据所述图片特征进行检索，得到结果图片集。本发明解决了由于检索模型训练过程中需要大量人工标注导致检索功能的实现难度增加的问题。通过提出一种图片模型训练方法，实现了无需进行人工标注就可以训练到图片检索模型，避免了人力资源消耗的效果，进而简化了模型训练过程，从而使检索功能的实现难度降低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图片 检索 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种图片检索方法，其特征在于，包括：训练或下载基模型，所述基模型用于图像识别；依据场景，修改所述基模型的部分结构得到图片检索网络结构，所述部分结构包括超参数；a、对图片检索网络的非超参数进行初始化，所述初始化包括：与基模型部分相同的网络结构直接使用所述基模型的非超参数，与所述基模型不同的网络结构，使用随机数进行初始化；b、定义图片检索网络结构的损失函数，利用最小化损失函数对神经网络进行优化，从而得到检索预模型；根据不同的所述场景并调整检索预模型结构，重复a‑b步骤，得到多个检索预模型并保存到模型库中；将验证集带入至少一个所述检索预模型进行验证得到检索精度，将所述检索精度最高的检索预模型设置为检索模型，所述检索模型用于图像检索；将待检索图片输入到所述检索模型中进行计算得到图片特征，根据所述图片特征进行检索，得到结果图片集。
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