公开(公告)号：CN114860973A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210336881.9

申请日：2022-03-31

Applicant: 南京大学

Inventor： 张利军 ,  陈宇辉

IPC: G06F16/53 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种面向小样本场景的深度图像检索方法,尤其是在可获得的学习样本较为稀疏的情况下，使用本发明通过结合对比学习，从少量样本中挖掘获得更多语义信息，以提升深度哈希模型的表征与编码能力。首先，从数据库中采样得到训练样本，并随机增强生成正负样本副本。然后使用哈希深度网络生成连续特征，以保留更多的语义信息，最后映射生成二进制码。同时，利用训练样本间以及训练样本与数据库间的相似度矩阵维护数据库样本的二进制码。训练阶段结束模型收敛后，对于外来样本，可以使用深度哈希网络计算其二进制码，再根据数据库的二进制码直接进行检索。与现有技术相比，本发明能提升图像检索的效率和精度，在面对小样本场景时更为鲁棒。

公开(公告)号：CN114860973B

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202210336881.9

申请日：2022-03-31

Applicant: 南京大学

Inventor： 张利军 ,  陈宇辉

IPC: G06F16/53 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开一种面向小样本场景的深度图像检索方法,尤其是在可获得的学习样本较为稀疏的情况下，使用本发明通过结合对比学习，从少量样本中挖掘获得更多语义信息，以提升深度哈希模型的表征与编码能力。首先，从数据库中采样得到训练样本，并随机增强生成正负样本副本。然后使用哈希深度网络生成连续特征，以保留更多的语义信息，最后映射生成二进制码。同时，利用训练样本间以及训练样本与数据库间的相似度矩阵维护数据库样本的二进制码。训练阶段结束模型收敛后，对于外来样本，可以使用深度哈希网络计算其二进制码，再根据数据库的二进制码直接进行检索。与现有技术相比，本发明能提升图像检索的效率和精度，在面对小样本场景时更为鲁棒。