[发明专利]一种基于多个语义层次的图片检索方法及系统有效
| 申请号： | 201710078579.7 | 申请日： | 2017-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN107066520B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 胡焜;白洪亮;董远 | 申请（专利权）人： | 苏州飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 龚洁 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市苏州工*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多个语义层次的图片检索方法及系统，方法包括：将待检索的图片输入一预训练模型，并输入所述图片的像素值和带有局部区域信息的候选区域，在所述预训练模型的神经网络中，通过将所述图片中的所述候选区域映射到每一个卷积层输出的卷积特征图上后根据候选区域的大小自适应调整池化核的大小，得到相同维度的所述卷积特征图；根据所述卷积特征图对低、中、高卷积层进行区域感知的多层次池化计算，再通过串联得到不同层次的特征融合；根据特征融合结果，对图片进行检索。本发明中的特征同时包含局部信息以及全局信息，同时包含视觉信息以及语义信息，从而提高图片检索的准确率，另外，单次的前馈计算操作保证了高效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 层次 图片 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于多个语义层次的图片检索方法，其特征在于包括如下步骤：将待检索的图片输入一预训练模型，并输入所述图片的像素值和带有局部区域信息的候选区域，在所述预训练模型的神经网络中，通过将所述图片中的所述候选区域映射到每一个卷积层输出的卷积特征图上后根据候选区域的大小自适应调整池化核的大小，得到相同维度的所述卷积特征图；根据所述卷积特征图对低、中、高卷积层进行区域感知的多层次池化计算，再通过串联得到不同层次的特征融合；根据特征融合结果，对图片进行检索。
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