基于深度哈希和GPU加速的大规模图像检索方法

摘要

本发明公开了基于深度哈希和GPU加速的大规模图像检索方法，该方法基于图片对的哈希方法，采用多任务深度学习机制，将分类损失函数与对比损失函数相结合，量化过程中，在保留图片对之间的相似性的同时，尽可能地保留图片本身的语义信息，分类任务与量化任务互相指导学习；同时，采用局部连接模块取代量化网络的全连接层，减少特征之间的冗余信息。设计并实现了更深层次的网络，深层次网络通常能够得到良好的特征表达。在汉明排序的基础上，实现了基于GPU的多层次并行检索方法。本发明不仅提高了检索精度，且能够在百万规模的图像库中完成单张检索延时0.8ms的效果。