一种基于深度学习和度量学习的草图检索方法
基本信息
| 申请号 | CN202010836521.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111966849A | 公开（公告）日 | 2020-11-20 |
| 申请公布号 | CN111966849A | 申请公布日 | 2020-11-20 |
| 分类号 | G06F16/532;G06F16/55;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨震群;魏骁勇;张栩禄;杨晨曦 | 申请（专利权）人 | 深圳市前海小萌科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人 | 深圳市前海小萌科技有限公司 |
| 地址 | 518054 广东省深圳市南山区前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司) | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及图像检索领域，提供了一种基于深度学习和度量学习的草图检索系统，本发明目的在于解决草图与自然图像之间跨域检索的问题。主要方案流程主要分为六步：准备草图和自然图像数据；四元组采样和三元组组合来制作网络输入数据；搭建双三分支网络结构；确定网络对应的损失函数并训练神经网络；制作自然图像特征数据库；进行外部输入草图的检索。本发明用于通过草图检索自然图像。 |
