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发明公开了一种大规模细粒度哈希算法利用自适应放松函数进行优化训练的方法,定义长度为k的哈希码u,将待检索的细粒度图像Ⅰ输入到CNN特征提取器并输出特征M,将特征M输入到哈希描述网络模块中,并输出哈希特征h,将哈希特征h输入到设置的自适应放松函数Adaptanh(·)中,输出哈希值u,再使用优化函数对其进行不断优化训练,得出优化后的哈希值U。本发明通过建立可学习权重参数,构建自适应放松函数,继而以自适应的方式动态调整权重参数的值,促使哈希算法中的深度神经网络即CNN特征提取器和哈希描述网络模块中参
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117763188A
(43)申请公布日2024.03.26
(21)申请号202311814057.0G06V10/82(2022.01)
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