[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的大规模图像检索方法及系统在审
| 申请号： | 202210393416.9 | 申请日： | 2022-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN114780767A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 王中元;裴盈娇;陈何玲;何政;邵振峰;邹华;肖进胜 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/532 | 分类号： | G06F16/532;G06F16/51;G06F16/55;G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 肖明洲 |
| 地址： | 430072 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的大规模图像检索方法及系统，通过构建深度卷积神经网络(DHN)进行大规模图像检索，DHN包括基于ResNet50的特征提取、基于通道和空间注意(CSA)的特征细化、分类层和哈希层以及权重层四部分组成；DHN通过CSA实现自底向上的像素显著性关注，通过分类标签监督实现自顶向下的语义约束；DHN采用自适应加权学习算法为每一位哈希码生成权值，然后根据权重所代表的位的重要性，从长哈希码直接生成短哈希码。本发明方法具有更高的哈希码生成精度和速度，从而适合大规模图像检索任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 大规模 图像 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
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