[发明专利]一种基于深度学习和度量学习的草图检索方法有效
| 申请号： | 202010836521.6 | 申请日： | 2020-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN111966849B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 杨震群;魏骁勇;张栩禄;杨晨曦 | 申请（专利权）人： | 深圳市前海小萌科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/532 | 分类号： | G06F16/532;G06F16/55;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙) 51312 | 代理人： | 李龙 |
| 地址： | 518054 广东省深圳市南山区前海深港合作区*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及图像检索领域，提供了一种基于深度学习和度量学习的草图检索系统，本发明目的在于解决草图与自然图像之间跨域检索的问题。主要方案流程主要分为六步：准备草图和自然图像数据；四元组采样和三元组组合来制作网络输入数据；搭建双三分支网络结构；确定网络对应的损失函数并训练神经网络；制作自然图像特征数据库；进行外部输入草图的检索。本发明用于通过草图检索自然图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 度量 草图 检索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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