[发明专利]一种基于深度哈希的类别失衡图像分层检索方法在审
| 申请号： | 202210571972.0 | 申请日： | 2022-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN115080781A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 李冰;赵生捷;姚晗 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 宣慧兰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度哈希的类别失衡图像分层检索方法，包括：S1、获取训练数据集输入到网络模型的特征提取模块，经多个卷积层处理后得到图像的高维特征向量；S2、高维特征向量输入到网络模型的隐含层，隐含层根据高维特征向量来学习图像的特征表示，同时输出图像对应的近似哈希码；S3、近似哈希码经激活函数与量化处理后形成离散的二进制串，作为最终哈希码输入到隐含层的分类层中，分类层通过二次检索方法计算出图库中对应的图像，完成分类模型的训练；S4、将待检索图像输入到完成训练的分类模型中，输出待检索图像在图库中对应的图像。与现有技术相比，本发明具有提高图像检索精度，减少模型参数量，使模型移植、存储更为方便等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 类别 失衡 图像 分层 检索 方法 | ||
【主权项】：
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