一种渐进式的端到端深度特征量化系统及方法

摘要

本发明涉及图像检索领域，其公开了一种渐进式的端到端深度特征量化系统及方法，解决传统技术中由于特征提取和量化两部分相互孤立，在数据库中的二进制编码长度需要变更时，需要重新训练神经网络并对整个数据库重新编码，而带来的耗费时间和运算资源的问题。该系统包括深度神经网络，所述深度神经网络包括：图像特征优化单元，用于将图片通过表示学习，生成用于描述图片的D维实数特征向量；特征量化单元，用于通过一个或多个量化层将特征向量转化为二进制编码；当使用多个量化层时，各个量化层的量化误差作为下一个量化层的输入，根据编码精度需求选择相应个数的量化层的量化输出的编码进行拼接，获得最终的二进制编码。