一种基于最难正负样本的图像检索方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于最难正负样本的图像检索方法，先获取样本集，通过多组样本训练卷积神经网络BN‑Inception，在训练过程中，通过BN‑Inception提取样本的编码特征，然后根据编码特征选取最难正样本和最难负样本，再通过不同的加权方式为最难正样本和最难负样本分配权重并计算损失值，直至BN‑Inception收敛，最后完成待测样本的实时检索。
基本信息
专利标题 ：
一种基于最难正负样本的图像检索方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113377991A
申请号 ：
CN202110650238.9
公开（公告）日 ：
2021-09-10
申请日 ：
2021-06-10
授权号 ：
CN113377991B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
杨阳胡鑫位纪伟王国庆
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
四川鼎韬律师事务所
代理人 ：
温利平
优先权 ：
CN202110650238.9
主分类号 ：
G06F16/583
IPC分类号 ：
G06F16/583 G06F16/55 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/583
•••使用从内容中自动派生的元数据
法律状态
2022-04-15 ：
授权
2021-09-28 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/583
申请日 : 20210610
申请日 : 20210610
2021-09-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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