[发明专利]一种基于深度对抗离散哈希学习的跨模态检索方法及装置在审
| 申请号： | 202010225616.4 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN111597298A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 白琮;曾超;马青;张敬林;陈胜勇 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F16/53;G06F16/55;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度对抗离散哈希学习的跨模态检索方法及装置，由三层全连接层构成图像网络，由四层全连接层构成文本网络，最后的哈希值由tanh函数激活得到。通过两个网络的对抗训练能够保证两个模态的特征表达趋于一致，由一个待权重的余弦三元组损失函数保证语义相似性，同时也保证了相似样本的相关度排序性，在优化的过程中维持哈希值的离散性，减小了量化误差，最终得到两个个鲁棒的保持语义相似性、减小异构鸿沟和累计误差较小的哈希函数。本发明利用对抗训练、保持语义相似性及相关度排序性来学习哈希函数，不仅提高了检索的精度，而且使得到的哈希学习方法具有了更强的语义学习能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 对抗 离散 学习 跨模态 检索 方法 装置 | ||
【主权项】：
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