[发明专利]融合三元组损失和生成对抗网络的多标签图像检索方法有效
| 申请号： | 201910605728.X | 申请日： | 2019-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN110321957B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 冯永;黄嘉琪;强保华;尚家兴;刘大江 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06F16/58 |
| 代理公司： | 重庆乐泰知识产权代理事务所(普通合伙) 50221 | 代理人： | 刘佳 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种融合三元组损失和生成对抗网络的多标签图像检索方法，其包括步骤：搭建深度学习框架，部署生成对抗网络模型；输入图像数据集至生成对抗网络模型中以获取多标签图像和三元组数据；基于多标签图像构建三元组损失函数；从图像数据集中选取第一图像对深度哈希编码网络进行训练以获取完成训练的深度哈希编码网络；从图像数据集中选取预设数量的第二图像，将第二图像输入完成训练的深度哈希编码网络以获取哈希向量数据库；将需要检索的第一图像输入完成训练的深度哈希编码网络以检索出与第一图像相似的第二图像。本发明通过使用生成对抗网络生成与数据集样本相似的多标签生成图片，扩充了训练数据量，提高了图像的检索速度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 三元 损失 生成 对抗 网络 标签 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种融合三元组损失和生成对抗网络的多标签图像检索方法，其特征在于，包括如下步骤：搭建深度学习框架，部署生成对抗网络模型，所述生成对抗网络模型包括深度哈希编码网络；输入图像数据集至所述生成对抗网络模型中以获取与所述图像数据集相似的多标签图像，及获取由所述多标签图像与图像数据集结合组成的三元组数据；基于所述多标签图像构建三元组损失函数；从图像数据集中选取预设数量的第一图像对所述深度哈希编码网络进行训练以获取完成训练的深度哈希编码网络；从图像数据集中选取预设数量的第二图像，将所述第二图像输入完成训练的深度哈希编码网络以获取哈希向量数据库；将需要检索的第一图像输入完成训练的深度哈希编码网络以检索出与所述第一图像相似的第二图像。
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