一种基于图神经网络和深度哈希的细粒度鸟类图像检索方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于图神经网络和深度哈希的细粒度鸟类图像检索方法，属于细粒度图像检索领域，本发明包括以下步骤：基于局部特征的节点表示、局部特征加强、基于图卷积的相关部件关系挖掘、语义哈希编码、损失函数，提出一种基于图神经网络和深度哈希方法，适用于大规模鸟类图像检索的综合方法，能够高效率、低存储、高精度的实现精细粒度鸟类图像检索。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图神经网络和深度哈希的细粒度鸟类图像检索方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114329031A
申请号 ：
CN202111521433.8
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙涵郎文溪
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市秦淮区御道街29号
代理机构 ：
江苏圣典律师事务所
代理人 ：
王慧颖
优先权 ：
CN202111521433.8
主分类号 ：
G06F16/583
IPC分类号 ：
G06F16/583 G06V10/40 G06K9/62 G06V10/80
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
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/583
申请日 : 20211213
申请日 : 20211213
2022-04-12 ：
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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