[发明专利]一种深度强相关哈希学习的大规模图像检索方法有效
| 申请号： | 201911321749.5 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111125411B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 黄青松;单文琦;刘利军;冯旭鹏 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06F16/55;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种深度强相关哈希学习的大规模图像检索方法，属于图像处理技术领域。本发明把输入图像通过卷积子网络与全连接层得到的特征信息映射到特征空间中，并添加了一个哈希层以得到哈希码，然后通过强相关损失函数改变模型对权重矩阵的敏感度调节特征之间的距离，增大特征类间距离、缩小类内距离，通过计算低维哈希码之间的汉明距离完成快速图像检索。本发明方法能够实现快速、准确的大规模图像检索，并且可以广泛地使用在多种卷积神经网络中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 相关 学习 大规模 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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