发明专利已授权

一种基于深度学习的全卷积网络的哈希检索方法

📄 申请号：CN201910801726.8 📄 发布日：2026/03/20

著录项目信息

申请日

2019-08-28

公开号

CN110688501B

公开日

2022-04-05

申请人

宁波大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_51

IPC 分类号

G06F16_51 , G06F16_55 , G06F16_58 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习卷积神经网络哈希检索

应用场景

图像检索, 相似图片搜索, 多媒体信息检索, 大数据检索, 计算机视觉

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的全卷积网络的哈希检索方法，特点是首先从待检索图像数据所在的原始图像数据集中选取训练数据集，定义待训练的哈希模型，将训练数据集随机打乱后输入待训练的哈希模型，根据输出结果与对应的原始标签信息修正模型参数，最终得到训练后的哈希模型，再用训练后的哈希模型分别对原始图像数据集及待检索图像数据进行哈希编码，最后对待检索图像数据进行哈希检索；优点是利用哈希编码重构原始标签信息，使得待训练的哈希模型在学习二进制编码的同时，能更加精细地利用标签信息，其中损失函数用于减少实值哈希编码与二进制编码的损失，从而提高检索效率和准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20241115

?? 专利权的转移：

20231229

?? 专利权的转移：

20230328

⏳ 专利权人的姓名或者名称、地址的变更：

20220927

?? 专利权的转移：

20220812

?? 专利权的转移：

20220405

✅ 授权

20200211

?? 实质审查的生效：

20200114

📄 公开

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