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公开(公告)号:CN110598022B
公开(公告)日:2021-11-19
申请号:CN201910718017.3
申请日:2019-08-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/532 , G06F16/51
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒深度哈希网络的图像检索系统与方法,属于计算机视觉与模式识别领域。本发明将空间转换网络模块引入到深度哈希网络结构中,使模型能根据图片内容自适应地进行尺度缩放、旋转等仿射变换,提高模型的泛化能力。同时采取基于互学习策略,在增加网络的泛化性及鲁棒性的同时,也能提高网络的训练稳定性并加速网络的收敛。采用松弛哈希生成函数和改进网络结构松弛二值哈希码到连续的实值空间,使得网络可以进行求导并通过反向传播算法进行学习。该技术手段依据松弛哈希函数在输入前添加一个放大系数后,可以逐渐逼近符号函数,从而替代符号函数。由于去掉二值约束正则项,避免引入多余的辅助变量和计算。
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公开(公告)号:CN110598022A
公开(公告)日:2019-12-20
申请号:CN201910718017.3
申请日:2019-08-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/532 , G06F16/51
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒深度哈希网络的图像检索系统与方法,属于计算机视觉与模式识别领域。本发明将空间转换网络模块引入到深度哈希网络结构中,使模型能根据图片内容自适应地进行尺度缩放、旋转等仿射变换,提高模型的泛化能力。同时采取基于互学习策略,在增加网络的泛化性及鲁棒性的同时,也能提高网络的训练稳定性并加速网络的收敛。采用松弛哈希生成函数和改进网络结构松弛二值哈希码到连续的实值空间,使得网络可以进行求导并通过反向传播算法进行学习。该技术手段依据松弛哈希函数在输入前添加一个放大系数后,可以逐渐逼近符号函数,从而替代符号函数。由于去掉二值约束正则项,避免引入多余的辅助变量和计算。
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