[发明专利]多量化深度二值特征学习方法及装置有效
| 申请号： | 201710349641.1 | 申请日： | 2017-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN107239793B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 鲁继文;周杰;段岳圻 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/38 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多量化深度二值特征学习方法及装置，其中，方法包括：提取图像的深度实值特征；通过K个自编码网络对图像的深度实值特征进行多量化，以得到量化结果；根据量化结果对图像的深度实值特征进行二值编码，以得到图像的二值特征。该方法可以有效解决二值化带来的量化误差问题，提高了学习的精确性，并且提高了学习效率，更加高效简单，更好地满足实际应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 量化结果 图像 量化 二值编码 量化误差 特征学习 提取图像 学习效率 应用需求 有效解决 二值化 自编码 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种多量化深度二值特征学习方法，其特征在于，包括以下步骤：/n提取图像的深度实值特征；/n通过K个自编码网络对所述图像的深度实值特征进行多量化，以得到量化结果，其中，整体的损失函数为：/n
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