公开(公告)号：CN107330074B

公开(公告)日：2020-05-26

申请号：CN201710525604.1

申请日：2017-06-30

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈熙霖 ,  刘昊淼 ,  王瑞平

IPC: G06F16/583 ,  G06F16/58 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和哈希编码的模型训练方法，包括将部分标注的图像数据作为网络模型的训练数据，通过深度网络将所述训练数据表示为类二值哈希编码，其中，所述类二值哈希编码是指取值是连续值的一种模拟二值哈希编码；将获得的类二值哈希编码作为输入，连接到深度网络的一个或多个任务层，同时使用一个或多个任务进行训练；基于类二值哈希编码获得带有所述可供检索的特征信息的用于表示所述训练数据的二值哈希编码。

公开(公告)号：CN107330074A

公开(公告)日：2017-11-07

申请号：CN201710525604.1

申请日：2017-06-30

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈熙霖 ,  刘昊淼 ,  王瑞平

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和哈希编码的模型训练方法，包括将部分标注的图像数据作为网络模型的训练数据，通过深度网络将所述训练数据表示为类二值哈希编码，其中，所述类二值哈希编码是指取值是连续值的一种模拟二值哈希编码；将获得的类二值哈希编码作为输入，连接到深度网络的一个或多个任务层，同时使用一个或多个任务进行训练；基于类二值哈希编码获得带有所述可供检索的特征信息的用于表示所述训练数据的二值哈希编码。