[发明专利]面向图像检索的融合多层特征深度神经网络模型方法在审

专利信息
申请号: 202011285825.4 申请日: 2020-11-17
公开(公告)号: CN112364193A 公开(公告)日: 2021-02-12
发明(设计)人: 臧笛;严诣青;陈隽;李洋 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: G06F16/55 分类号: G06F16/55;G06F16/583;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 代理人: 叶凤
地址: 200092 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 面向图像检索的融合多层特征深度神经网络模型方法。首次提出了一种更加密集连接的融合多层特征深度神经网络,并基于此网络提出了图像检索方法,通过将多层特征进行了融合,并引入了视觉注意力机制,增加了压缩奖惩模块(squeeze‑and‑excitation(SE)block),将部分层的特征更加充分地利用,使得模型的训练速度更快,并且能对图像特征进行多维度的提取,更加深入地挖掘图片中蕴含的信息,从而提高对图像检索的准确性和鲁棒性。
搜索关键词: 面向 图像 检索 融合 多层 特征 深度 神经网络 模型 方法
【主权项】:
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