[发明专利]基于卷积神经网络的图片检索方法、装置和服务器有效
| 申请号： | 201510959003.2 | 申请日： | 2015-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN105447190B | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 杨松;秦秋平;王百超 | 申请（专利权）人： | 小米科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种基于卷积神经网络的图片检索方法、装置和服务器，该方法包括：根据样本图像的尺寸和预设的图像特征尺寸，确定第一池化窗口的尺寸；根据所述第一池化窗口的尺寸对提取到的所述样本图像的初级图像特征进行处理，得到所述样本图像的高级图像特征；根据所述高级图像特征从图片数据库中检索出至少一个目标图像。可见，所述第一池化窗口的尺寸根据样本图像的尺寸自适应变化(即无需对样本图像进行任何缩放形变)，因此，本公开实施例中提取到的图像特征的质量高，从而提高了图像检索的准确度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 图片 检索 方法 装置 服务器 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的图片检索方法，其特征在于，包括：根据样本图像的尺寸和预设的图像特征尺寸，确定第一池化窗口的尺寸；其中，所述第一池化窗口包括所述卷积神经网络的最后一个池化层对应的池化窗口；根据所述第一池化窗口的尺寸对提取到的所述样本图像的初级图像特征进行处理，得到所述样本图像的高级图像特征；根据所述高级图像特征从图片数据库中检索出至少一个目标图像；其中，所述图片数据库中包括：至少一个模板图像以及每个所述模板图像的高级图像特征；所述目标图像与所述样本图像在内容上相同或相似。
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