[发明专利]一种基于深度学习的茄类图像检索方法和设备有效
| 申请号： | 201710233256.0 | 申请日： | 2017-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN107203585B | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 李振波;朱玲;李晨;吴静;岳峻;李道亮 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王庆龙 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的茄类图像检索方法和设备用于解决茄类图像检索准确率不高的问题。其中方法包括：构建LeNet‑L网络模型，其中在LeNet‑L的卷积层的激活函数采用f(x)＝max(0，x)；在LeNet‑L网络模型的卷积层S4和采样层C5之间设置全连接层；通过二阶梯度下降方法训练的LeNet‑L网络模型；通过LeNet‑L网络模型提取图像库中各图像的检索特征值；计算接收到的查询图像的检索特征值和图像库中各图像的检索特征值之间的距离，若距离小于预设值，则输出该图像。本方法有利于提高茄类图像的检索准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 检索 方法 设备 | ||
【主权项】：
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