[发明专利]一种哈希参数确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种哈希参数确定方法，其特征在于，包括：

获取指定场景对应的识别模型的相关数据，其中，所述识别模型的相关数据包括：所述识别模型的模型数据，以及，测试场景数据和/或检索数据库数量数据，所述识别模型包括：检测模块、标定模块和识别模块；

获取所述识别模型的相关数据的特征，其中，所述识别模型的模型数据的特征包括：所述检测模块针对输入的图像输出的检测特征，所述标定模块针对输入的所述检测特征输出的标定特征、所述识别模块针对输入的所述标定特征输出的识别特征；

根据所述识别模型的相关数据的特征，以及预先建立的哈希参数预测模型，预测对所述指定场景下的图像进行哈希检索时所使用的哈希参数值，其中，所述哈希参数预测模型以从训练样本获取的特征作为训练特征，以训练样本对应的哈希参数目标值为标签训练得到。

2.根据权利要求1所述的哈希参数确定方法，其特征在于，获取所述识别模型的模型数据的特征，包括：

将测试图像集和/或检索数据库中的各幅图像分别输入所述模型数据对应的识别模型中的检测模块，获得所述检测模块输出的检测特征，作为所述检测模块对应的特征；

将所述检测特征输入所述标定模块，获得所述标定模块输出的标定特征，作为所述标定模块对应的特征；

将所述标定特征输入所述识别模块，获得所述识别模块输出的识别特征，作为所述识别模块对应的特征。

3.根据权利要求1～2中任意一项所述的哈希参数确定方法，其特征在于，预先建立所述哈希参数预测模型的过程包括：

获取第一训练样本集；

从所述第一训练样本集中的训练样本获取样本特征；

将所述样本特征输入预先搭建的哈希参数预测模型进行训练，所述哈希参数预测模型输出所述训练样本对应的哈希参数预测值；

对所述预先搭建的哈希参数预测模型进行训练的目标为：基于所述第一训练样本集中各个训练样本对应的哈希参数误差获得的模型第一评估值小于第一评估阈值，其中，所述各个训练样本对应的哈希参数误差通过各个训练样本对应的哈希参数预测值与对应的哈希参数目标值确定。

4.根据权利要求3所述的哈希参数确定方法，其特征在于，所述预先建立所述哈希参数预测模型的过程，还包括：

获取验证样本集，所述验证样本集中的验证样本与所述第一训练样本集中的训练样本不同；

根据从所述验证样本集中的各个验证样本获取的样本特征，以及基于所述第一训练样本集训练得到的哈希参数预测模型，确定各个验证样本对应的哈希参数预测值；

通过所述各个验证样本对应的哈希参数预测值和各个验证样本对应的哈希参数目标值，确定各个验证样本对应的哈希参数误差；

通过所述各个验证样本对应的哈希参数误差，获得模型第二评估值；

若所述模型第二评估值小于所述第一评估阈值，则结束训练，否则，继续基于所述第一训练样本集对所述哈希参数预测模型进行训练，直至训练得到的哈希参数预测模型对应的模型第二评估值小于所述第一评估阈值。

5.根据权利要求4所述的哈希参数确定方法，其特征在于，所述预先建立所述哈希参数预测模型的过程，还包括：

利用所述验证样本集，以及基于所述第一训练样本集训练得到的哈希参数预测模型，确定样本筛选参考值；

基于所述样本筛选参考值，从所述训练样本集中筛选出干净样本，并利用筛选出的干净样本构造第二训练样本集；

利用所述第二训练样本集，对基于所述第一训练样本集训练得到的哈希参数预测模型进一步进行训练。