[发明专利]一种快速的多标签图片检索系统及实现方法

摘要

本发明公开了一种快速的多标签图片检索系统及实现方法，方法包括：在一卷积神经网络中，部署用于提取候选区域的RPN网络，并提取出图片的候选区域信息，对得到的候选区域信息进行ROI池化计算；池化结束后通过一全连接层，再根据多标签信息建立一多标签分类损失函数来训练所述卷积神经网络，同时建立一加权三维损失函数来训练上述的卷积神经网络；通过经过多任务学习后的卷积神经网络在图片候选集中提取每一张图片的哈希码并存入数据库，与数据库中的哈希码对比后，完成图片检索。本发明通过分类与哈希的多任务学习来训练整个网络，从而有效地保证检索的准确性。同时在检索过程中使用汉明距离来度量相似度，大大提升了检索的效率。

主权项

一种快速的多标签图片检索的方法，其特征在于包括如下步骤：在一卷积神经网络中，部署用于提取候选区域的RPN网络，并提取出图片的候选区域信息，对得到的候选区域信息进行ROI池化计算；池化结束后通过一全连接层，再根据多标签信息建立一多标签分类损失函数来训练所述卷积神经网络，同时建立一加权三维损失函数来训练上述的卷积神经网络；通过经过多任务学习后的卷积神经网络在图片候选集中提取每一张图片的哈希码并存入数据库，若输入需要查询的图片，则通过所述经过多任务学习后的卷积神经网络中的前馈计算提取得到需要查询的图片的哈希码，并与数据库中的哈希码对比后，完成图片检索。