基于重排序的特征提取、特征提取模型的训练方法和装置

摘要

本申请公开了基于重排序的特征提取、特征提取模型的训练方法和装置，通过将查询图像的第一特征向量、每个候选图像的第一特征向量和第一邻接矩阵输入特征提取模型中的图卷积神经网络进行特征变换，获得所述查询图像的第二特征向量和所述每个候选图像的第二特征向量；根据所述每个候选图像的第二特征向量与所述查询图像的第二特征向量之间的相似度，从多个候选图像中确定与所述查询图像的语义匹配的目标图像。由于，本申请中在考虑了多个候选图像的第一特征向量与查询图像的第一特征向量之间的相似度的同时，还考虑了多个候选图像的第一特征向量之间的相似度，由此进一步提高了图像特征提取的准确率，增加了可靠性。