[发明专利]基于深度学习和哈希编码的图像检索方法有效
| 申请号： | 201710525604.1 | 申请日： | 2017-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN107330074B | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 陈熙霖;刘昊淼;王瑞平 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06F16/58;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇;李科 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习和哈希编码的模型训练方法，包括将部分标注的图像数据作为网络模型的训练数据，通过深度网络将所述训练数据表示为类二值哈希编码，其中，所述类二值哈希编码是指取值是连续值的一种模拟二值哈希编码；将获得的类二值哈希编码作为输入，连接到深度网络的一个或多个任务层，同时使用一个或多个任务进行训练；基于类二值哈希编码获得带有所述可供检索的特征信息的用于表示所述训练数据的二值哈希编码。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 编码 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习和哈希编码的模型训练方法，包括以下步骤：步骤1)、将部分标注的图像数据作为网络模型的训练数据，通过深度网络将所述训练数据表示为类二值哈希编码，其中，所述类二值哈希编码是指取值是连续值的一种模拟二值哈希编码；步骤2)、将所述步骤1)获得的类二值哈希编码作为输入，连接到深度网络的一个或多个任务层，同时使用一个或多个任务进行训练；步骤3)、基于所述步骤1)的类二值哈希编码获得带有所述可供检索的特征信息的用于表示所述训练数据的二值哈希编码。
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