[发明专利]细粒度图像检索方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910751805.2 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110688511A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 罗茜;张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;蒋杰;张诚 | 申请（专利权）人： | 深圳久凌软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 43229 长沙德恒三权知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 徐仰贵 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区梅林街道*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种细粒度图像检索方法，包括：构建细粒度神经网络模型，并对细粒度神经网络模型进行预训练；将对比图像和通过图像采集模块获取的待识别图像分别作为输入图像输入完成预训练的细粒度神经网络模型中；在细粒度神经网络模型中自动定位输入图像中的主要目标对象，并提取目标对象特征；将待识别图像的目标对象特征与对比图像的目标对象特征比对，输出待识别图像的目标对象特征中含有的与对比图像的主要目标对象同类别的待识别图像。本发明还公开了一种细粒度图像检索装置、计算机设备及存储介质。本发明的技术方案旨在解决现有的细粒度图像检索技术的图像检索效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 细粒度 目标对象 神经网络模型 对比图像 图像 输入图像 图像检索 图像采集模块 图像检索技术 图像检索装置 计算机设备 存储介质 输入完成 特征比对 自动定位 构建 输出 | ||
【主权项】：
1.一种细粒度图像检索方法，其特征在于，包括如下步骤：/n构建细粒度神经网络模型，并对所述细粒度神经网络模型进行预训练；/n将对比图像和通过图像采集模块获取的待识别图像分别作为输入图像输入完成预训练的所述细粒度神经网络模型中；/n在所述细粒度神经网络模型中自动定位所述输入图像中的主要目标对象，并提取目标对象特征；/n将所述待识别图像的目标对象特征与所述对比图像的目标对象特征比对，输出所述待识别图像的目标对象特征中含有的与所述对比图像的主要目标对象同类别的待识别图像。/n
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