发明专利已授权

基于大批量训练的图文跨模态哈希检索方法

📄 申请号：CN202010027063.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-01-10

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_432

IPC 分类号

技术画像

所属领域

跨模态检索跨模态检索哈希学习图文匹配

应用场景

图像检索, 跨模态搜索, 多模态数据分析, 电子商务, 社交媒体

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摘要

本发明涉及一种基于大批量训练的图文跨模态哈希检索方法，属于跨模态检索领域，用于解决现有基于深度学习的跨模态哈希检索方法，特别是基于三元组的深度跨模态哈希方法的小批量训练时间长，获取样本数量有限，梯度不够好而影响检索性能的问题。包括以下步骤：对图像和文本数据进行预处理；哈希码映射；建立目标损失函数L；通过大批量方式输入三元组数据训练模型；使用训练好的模型进行跨模态哈希检索。本发明提供的方案采用大批量方式输入三元组数据进行训练，加快了每轮训练的时间；由于每次更新参数时具有更多的训练样本，所以能够获得更好的梯度，对权重使用了正交正则化，在梯度传递时能保持梯度，使得模型训练更加稳定，提高检索准确率。

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

认知无线网络中基于监督学习的协作宽带压缩频谱检测方法

当前第 / 件

一种支持车载多网段同时升级的FOTA系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_432)

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