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基于层次三元组损失函数的深度度量学习方法及其装置

摘要

本发明提供了一种基于层次三元组损失函数的深度度量学习方法及其装置,其中所述方法包括:基于三元组损失函数构建层次类别树;对三元组损失函数进行层次化,得到层次三元组损失函数;使用层次三元组损失函数训练深度神经网络;提取得到目标图像抽取特征,并进行图像搜索,以便于得到目标搜索图像。本发明通过预先构建层次类别树,并基于层次类别树得到层次三元组损失函数,进而通过该层次三元组损失函数对进行对神经网络训练,已提取特征并进行图像搜索,克服了现有的三元组损失函数算法中的样本过于随机的缺点,进行学习、搜索和识别任务的速度快、效率高,并且大大提高了准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN109145129B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳码隆科技有限公司;

    申请/专利号CN201811044820.5

  • 申请日2018-09-07

  • 分类号G06F16/50(20190101);G06N3/02(20060101);

  • 代理机构44242 深圳市精英专利事务所;

  • 代理人刘贻盛

  • 地址 518000 广东省深圳市盐田区沙头角街道沙盐路3018号盐田现代产业服务中心33层

  • 入库时间 2022-08-23 10:53:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-31

    授权

    授权

  • 2019-01-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/50 申请日:20180907

    实质审查的生效

  • 2019-01-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 16/50 申请日:20180907

    实质审查的生效

  • 2019-01-04

    公开

    公开

  • 2019-01-04

    公开

    公开

  • 2019-01-04

    公开

    公开

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