[发明专利]图像检索方法、系统、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种图像检索方法，其特征在于，包括：

输入步骤：获取待检索图片，将所述待检索图片输入到图像检索网络模型；

模型处理步骤：通过所述图像检索网络模型对所述待检索图片进行处理，获得处理结果；

检索步骤：将所述处理结果在特征库中进行检索，获得检索结果。

2.如权利要求1所述的图像检索方法，其特征在于，所述模型处理步骤包括：

模型构建步骤：构建具有上分支和下分支的所述图像检索网络模型；

特征提取步骤：通过所述图像检索网络模型的所述下分支的卷积神经网络对所述待检索图片进行特征提取获得特征图；

聚类步骤：对所述特征图进行聚类后获得所述处理结果。

3.如权利要求2所述的图像检索方法，其特征在于，所述模型处理步骤还包括：

模型训练步骤：基于样本图片通过对比学习的方法对所述图像检索网络模型进行训练。

4.如权利要求3所述的图像检索方法，其特征在于，所述模型训练步骤包括：

编解码步骤：通过所述上分支的图像分割网络对所述样本图片进行编、解码操作获得分割图片，对所述分割图片聚类，得到第一聚类结果；

提取特征步骤：通过所述下分支的所述卷积神经网络对所述样本图片提取特征获得样本特征图，对所述样本特征图进行聚类，得到第二聚类结果；

拉近步骤：基于对比学习的方法通过一致性损失函数拉近所述第一聚类结果和所述第二聚类结果。

5.一种图像检索系统，其特征在于，包括：

输入模块，所述输入模块获取待检索图片，将所述待检索图片输入到图像检索网络模型；

模型处理模块，所述模型处理模块通过所述图像检索网络模型对所述待检索图片进行处理，获得处理结果；

检索模块，所述检索模块将所述处理结果在特征库中进行检索，获得检索结果。

6.如权利要求5所述的图像检索系统，其特征在于，所述模型处理模块包括：

模型构建单元，所述模型构建单元构建具有上分支和下分支的所述图像检索网络模型；

特征提取单元，所述特征提取单元通过所述图像检索网络模型的所述下分支的卷积神经网络对所述待检索图片进行特征提取获得特征图；

聚类单元，所述聚类单元对所述特征图进行聚类后获得所述处理结果。

7.如权利要求6所述的图像检索系统，其特征在于，所述模型处理模块还包括：

模型训练单元，所述模型训练单元基于样本图片通过对比学习的方法对所述图像检索网络模型进行训练。

8.如权利要求7所述的图像检索系统，其特征在于，所述模型训练单元包括：

编解码组件，所述编解码组件通过所述上分支的图像分割网络对所述样本图片进行编、解码操作获得分割图片，对所述分割图片聚类，得到第一聚类结果；

提取特征组件，所述提取特征组件通过所述下分支的所述卷积神经网络对所述样本图片提取特征获得样本特征图，对所述样本特征图进行聚类，得到第二聚类结果；

拉近组件，所述拉近组件基于对比学习的方法通过一致性损失函数拉近所述第一聚类结果和所述第二聚类结果。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的图像检索方法。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的图像检索方法。