一种基于形状回归的草图图像检索方法

摘要

本发明公开了一种基于形状回归的草图图像检索方法，所述方法包括以下步骤：使用ImageNet图像数据预训练的VGG19网络作为初始化网络；使用Gb边界提取方法，生成草图近似；将Gb轮廓图像和原始图像同时送到初始化网络中进行训练，实现域迁移学习；在初始化网络的分类softmax损失基础上，增加形状回归损失作为网络整体的损失函数，该损失函数的设计有助于挖掘图像和形状之间的潜在一致性；在图像检索的过程中，利用提取出来的草图特征和图像特征基于余弦距离进行匹配和排序。本发明通过引入形状回归损失，利用经过预训练的卷积神经网络，对草图域和图像域进行学习，实现基于形状回归的草图图像检索。