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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請(qǐng)的專利無監(jiān)督細(xì)粒度圖像哈希編碼方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118132777B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410300184.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/51；該發(fā)明授權(quán)無監(jiān)督細(xì)粒度圖像哈希編碼方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備是由魏秀參;胡飛然設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-03-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本無監(jiān)督細(xì)粒度圖像哈希編碼方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了無監(jiān)督細(xì)粒度圖像哈希編碼方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，其中方法包括以下步驟：通過非對(duì)稱的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，改善原有對(duì)比學(xué)習(xí)方式，構(gòu)建適應(yīng)細(xì)粒度對(duì)象的非對(duì)稱對(duì)比學(xué)習(xí)框架；引入Fisher向量構(gòu)建端到端的部位級(jí)密集對(duì)比學(xué)習(xí)，捕捉和建模細(xì)粒度對(duì)象的部位級(jí)信息；構(gòu)建自一致性哈希學(xué)習(xí)模塊，基于編碼器?解碼器結(jié)構(gòu)將重構(gòu)任務(wù)引入哈希學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)全面的特征。本發(fā)明通過基于非對(duì)稱增強(qiáng)的對(duì)比學(xué)習(xí)方法，通過Fisher向量和部位級(jí)密集對(duì)比學(xué)習(xí)建模圖像的部位級(jí)信息，構(gòu)建自一致性哈希學(xué)習(xí)模塊，引導(dǎo)哈希學(xué)習(xí)保留完整且重要的整體圖像特征信息，可以獲得更高的圖像檢索準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)無監(jiān)督細(xì)粒度圖像哈希編碼方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種無監(jiān)督細(xì)粒度圖像哈希編碼方法，包括以下步驟： 步驟1，通過非對(duì)稱的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，構(gòu)建適應(yīng)細(xì)粒度對(duì)象的非對(duì)稱對(duì)比學(xué)習(xí)框架； 步驟2，引入Fisher向量構(gòu)建端到端的部位級(jí)密集對(duì)比學(xué)習(xí)，捕捉和建模細(xì)粒度對(duì)象的部位級(jí)信息； 步驟3，構(gòu)建自一致性哈希學(xué)習(xí)模塊，基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)將重構(gòu)任務(wù)引入哈希學(xué)習(xí)中； 步驟2使用高斯混合模型λ＝{ωk，μk，σk；k＝1，...，K}對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的深度特征描述子X＝{xt}，t＝1，2，...，H×W進(jìn)行建模，其中ωk，μk和σk分別是第k個(gè)高斯分量的混合權(quán)重、均值向量和協(xié)方差矩陣；H和W分別是激活張量的高度和寬度；并計(jì)算每個(gè)簇對(duì)應(yīng)的部位級(jí)原型， 其中，Ωk表示與第k個(gè)簇對(duì)應(yīng)的深度描述符的索引集合； 隨后擴(kuò)展傳統(tǒng)對(duì)比學(xué)習(xí)至部位級(jí)密集對(duì)比學(xué)習(xí)， 其中，pi，k表示Ii的第k個(gè)部件級(jí)表示，分別表示pi，k的錨定、正樣本、負(fù)樣本視圖；是正樣本視圖的密集對(duì)比損失，溫度超參數(shù)η被設(shè)置為0.3； 根據(jù)建模參數(shù)，計(jì)算高階統(tǒng)計(jì)信息，并聚合為Fisher向量得到部位級(jí)信息； 其中，γtk代表軟分配，即xt由第k個(gè)高斯生成的概率；最終的Fisher向量fFV是從所有K個(gè)聚類中的和進(jìn)行拼接得到；為了得到全面的圖像表示，通過兩個(gè)全連接層進(jìn)行對(duì)深度特征T進(jìn)行聚合得到圖像級(jí)信息fFC，將之與部位級(jí)信息fFV進(jìn)行組合得到完整的圖像表示f，用于生成哈希編碼。

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