国产精品天干天干在线播放,大尺度揉捏胸床戏视频,樱花草www日本在线观看,狠狠躁夜夜躁人人爽天天天天97

Document
拖動滑塊完成拼圖
個人中心

預訂訂單
服務訂單
發(fā)布專利 發(fā)布成果 人才入駐 發(fā)布商標 發(fā)布需求

在線咨詢

聯(lián)系我們

龍圖騰公眾號
首頁 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務 國際服務 商標交易 會員權(quán)益 需求市場 關于龍圖騰
 /  免費注冊
到頂部 到底部
清空 搜索
當前位置 : 首頁 > 專利喜報 > 浙江工業(yè)大學馬青獲國家專利權(quán)

浙江工業(yè)大學馬青獲國家專利權(quán)

買專利賣專利找龍圖騰,真高效! 查專利查商標用IPTOP,全免費!專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便!

龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江工業(yè)大學申請的專利一種基于邊界互信息的跨模態(tài)哈希檢索方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN117591623B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202311690560.X,技術(shù)領域涉及:G06F16/31;該發(fā)明授權(quán)一種基于邊界互信息的跨模態(tài)哈希檢索方法是由馬青;蔣悅;白琮設計研發(fā)完成,并于2023-12-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種基于邊界互信息的跨模態(tài)哈希檢索方法在說明書摘要公布了:一種基于邊界互信息的跨模態(tài)哈希檢索方法,包括以下步驟:步驟1、搭建網(wǎng)絡,構(gòu)建特征學習網(wǎng)路和哈希學習網(wǎng)絡,每個模態(tài)的特征學習網(wǎng)絡和哈希學習網(wǎng)絡均由多層全連接層組成的生成對抗網(wǎng)絡構(gòu)成;步驟2、構(gòu)建哈希函數(shù);步驟3、構(gòu)建由交叉熵損失,排序余弦三元損失、邊界互信息損失、帶正交約束的離散損失構(gòu)成的目標函數(shù);步驟4、目標函數(shù)優(yōu)化;步驟5、將數(shù)據(jù)集劃分為查詢集Q與待查集P,并取待查集P的一部分作為訓練集T,將訓練集數(shù)據(jù)和標簽信息作為網(wǎng)絡的輸入,并初始化網(wǎng)絡參數(shù)和哈希碼,重復步驟4,迭代得到最優(yōu)的網(wǎng)絡參數(shù)和哈希碼,根據(jù)步驟2獲得最優(yōu)的哈希函數(shù);步驟6、跨模態(tài)檢索與精度測試。本發(fā)明優(yōu)化收斂,檢索精度高。

本發(fā)明授權(quán)一種基于邊界互信息的跨模態(tài)哈希檢索方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于邊界互信息的跨模態(tài)哈希檢索方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:步驟1:構(gòu)建特征學習網(wǎng)絡和哈希學習網(wǎng)絡,特征學習網(wǎng)絡和哈希學習網(wǎng)絡均由多層全連接層組成的生成對抗網(wǎng)絡構(gòu)成,過程如下:步驟1.1:構(gòu)建特征學習網(wǎng)絡,特征學習網(wǎng)絡由兩個生成網(wǎng)絡和一個判別網(wǎng)絡構(gòu)成;步驟1.2:構(gòu)建哈希學習網(wǎng)絡,哈希學習網(wǎng)絡由兩個生成網(wǎng)絡和一個判別網(wǎng)絡構(gòu)成,步驟2:構(gòu)建哈希函數(shù)與量化損失,過程如下:步驟2.1:對哈希學習網(wǎng)絡的最后輸出作符號運算;步驟2.2:哈希函數(shù)的定義是特征空間到漢明空間的映射函數(shù),由哈希函數(shù)的定義構(gòu)建哈希函數(shù);步驟2.3:構(gòu)建量化損失,量化損失由離散損失組成,并添加正交約束以減小哈希碼的信息冗余;步驟3:相似性保持損失構(gòu)建,由排序余弦三元損失、邊界互信息損失組成;步驟4:目標函數(shù)優(yōu)化,運用交替優(yōu)化的方法對網(wǎng)絡參數(shù)和哈希碼進行更新,過程如下:步驟4.1:固定哈希碼,運用反向傳播算法對網(wǎng)絡參數(shù)優(yōu)化;步驟4.2:固定網(wǎng)絡參數(shù),運用交替方向乘子法對哈希碼進行優(yōu)化;步驟5:網(wǎng)絡訓練和哈希函數(shù)學習,過程如下:步驟5.1:將數(shù)據(jù)集劃分為查詢集Q與待查集P,并取待查集P的一部分作為訓練集T;步驟5.2:使用VGG網(wǎng)絡提取圖像的深度特征,使用詞袋模型得到文本的表征向量;步驟5.3:將訓練集的圖像深度特征,文本表征向量和標簽信息輸入;步驟5.4:隨機初始化網(wǎng)絡參數(shù);步驟5.5:按步驟4從步驟4.1到4.2依次迭代優(yōu)化直至收斂;步驟5.6:根據(jù)步驟2.2構(gòu)建的哈希函數(shù),將最優(yōu)的網(wǎng)絡參數(shù)帶入,得到哈希函數(shù);步驟6:圖文檢索與精度測試。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人浙江工業(yè)大學,其通訊地址為:310014 浙江省杭州市下城區(qū)朝暉六區(qū)潮王路18號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

免責聲明
1、本報告根據(jù)公開、合法渠道獲得相關數(shù)據(jù)和信息,力求客觀、公正,但并不保證數(shù)據(jù)的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結(jié)論僅反映本公司于發(fā)布本報告當日的職業(yè)理解,僅供參考使用,不能作為本公司承擔任何法律責任的依據(jù)或者憑證。
主站蜘蛛池模板: 金平| 郴州市| 台前县| 沙雅县| 郧西县| 左云县| 双城市| 颍上县| 武汉市| 和田市| 司法| 南涧| 昔阳县| 榆树市| 佳木斯市| 嘉善县| 会昌县| 元江| 祥云县| 会宁县| 长子县| 富川| 石河子市| 麻阳| 靖边县| 安多县| 昭通市| 浦北县| 磐安县| 阜新市| 武清区| 榆中县| 铜梁县| 民县| 光山县| 多伦县| 都兰县| 类乌齐县| 南城县| 治多县| 文登市|