[发明专利]一种基于深度学习的多维度特征选择方法在审
| 申请号： | 202111198581.0 | 申请日： | 2021-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN113987232A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 赖韩江;胡宇杰;潘炎;印鉴 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06F16/583;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的多维度特征选择方法，该方法通过Inception深度学习模型和特征维度随机截取模型学习到图像通用特征，并将数据库图像的通用特征储存，并且经过精心设计的特征维度选择模型对查询图像的特征维度进行选取，并以此维度在数据库中进行查询，使得查询所需的时间降低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多维 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
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