[发明专利]一种基于带噪标签学习的无监督跨模态哈希检索方法有效
| 申请号： | 202110312838.4 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN112836068B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 詹德川;杭诚;王魏 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/38 | 分类号： | G06F16/38;G06F16/58;G06F40/30;G06V30/18;G06V30/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/088;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于带噪标签学习的无监督跨模态哈希检索方法，包括多模态数据采集步骤、对偶多模态神经网络搭建步骤、基于预训练神经网络提取带噪声的相似度伪标签、基于带噪声标签学习的无监督跨模态哈希训练步骤和最终的对偶跨模态哈希检索的测试步骤。本发明可以通过设置两个对偶哈希模型组，相互喂给对方相对来说比较干净的伪标签，从而使得模型的学习尽可能少的受到噪声伪标签的误导，最终效果是模型收敛到一个更好的位置，在测试数据集上表现要比别的无监督跨模态哈希方法要好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 学习 监督 跨模态哈希 检索 方法 | ||
【主权项】：
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