[发明专利]一种基于半异构联合嵌入网络的草图图像检索方法有效
| 申请号： | 201910746354.3 | 申请日： | 2019-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN110580302B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 雷建军;宋宇欣;彭勃;侯春萍;于传波;丛润民 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半异构联合嵌入网络的草图图像检索方法，所述方法包括以下步骤：构建由半异构特征映射部分和联合语义嵌入部分组成的半异构联合嵌入网络；所述半异构特征映射部分用于为每个域提取底部特征，所述联合语义嵌入部分用于将来自不同域的特征嵌入到共同的高级语义空间中；采用混合损失函数机制对网络进行训练，得到具有辨析力的嵌入特征；该混合损失函数机制包括对齐损失函数和草图‑边缘图对比损失函数；采用预训练阶段和联合训练阶段。本发明通过网络学习得到更多的具有辨析力的跨域特征表示，同时缩小草图域和自然图像数据域的域差异。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 半异构 联合 嵌入 网络 草图 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于半异构联合嵌入网络的草图图像检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n构建由半异构特征映射部分和联合语义嵌入部分组成的半异构联合嵌入网络；所述半异构特征映射部分用于为每个域提取底部特征，所述联合语义嵌入部分用于将来自不同域的特征嵌入到共同的高级语义空间中；/n采用混合损失函数机制对网络进行训练，得到具有辨析力的嵌入特征；该混合损失函数机制包括对齐损失函数和草图-边缘图对比损失函数；/n采用预训练阶段和联合训练阶段。/n
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