公开(公告)号：CN117725243A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410173702.3

申请日：2024-02-07

Applicant: 厦门大学

Inventor： 赵万磊 ,  孙琦颖

IPC: G06F16/532 ,  G06F16/583 ,  G06F16/55 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于层级语义区域分解的类无关实例检索方法，该检索方法通过检测器提取特征图像的实例，并将实例存储在潜在实例库中；然后通过描述器将潜在实例库中的实例进行特征提取，得到实例特征，并将实例特征存储在特征库中；当输入查询图片时，检索器对查询图片进行特征提取得到查询特征，并将查询特征与特征库中的实例特征进行匹配，获取与查询特征最为相似的前K个实例特征作为检索结果。本发明在检测器中，通过对图像进行分层语义区域分解和筛选来实现对不同尺度实例级区域的快速发现，以达到全面地发现可能被检索的实例的目的。这种分层分解很好地解决了真实实例检索场景中普遍存在的对象遮挡和嵌入问题。

公开(公告)号：CN117725243B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410173702.3

申请日：2024-02-07

Applicant: 厦门大学

Inventor： 赵万磊 ,  孙琦颖

IPC: G06F16/532 ,  G06F16/583 ,  G06F16/55 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于层级语义区域分解的类无关实例检索方法，该检索方法通过检测器提取特征图像的实例，并将实例存储在潜在实例库中；然后通过描述器将潜在实例库中的实例进行特征提取，得到实例特征，并将实例特征存储在特征库中；当输入查询图片时，检索器对查询图片进行特征提取得到查询特征，并将查询特征与特征库中的实例特征进行匹配，获取与查询特征最为相似的前K个实例特征作为检索结果。本发明在检测器中，通过对图像进行分层语义区域分解和筛选来实现对不同尺度实例级区域的快速发现，以达到全面地发现可能被检索的实例的目的。这种分层分解很好地解决了真实实例检索场景中普遍存在的对象遮挡和嵌入问题。