公开(公告)号：CN117994623A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410299814.3

申请日：2024-03-15

Applicant: 南京信息工程大学 ,  南京信息工程大学无锡研究院

Inventor： 余文斌 ,  魏宏宇 ,  吕正杰 ,  陈宇浩 ,  任正举 ,  朱健杰

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了计算机视觉技术领域的一种图像特征向量的获取方法，旨在解决局部信息丢失、图像特征不够丰富全面且提取精度低的技术问题。其包括：创造性地提出MAMSD模型解决传统图像检索中的局部信息丢失和手动提取特征的限制，通过卷积神经网络多头注意力机制和多尺度特征融合机制提高信息提取效率；在MAMSD模型中引入NetVLAD层，更准确地描述图像的局部细节，提高图像特征向量的检索准确性和稳定性；通过ResNet50卷积网路模型、MobileNet_V2卷积网路模型和ConvNeXt_T卷积网路模型提取局部特征描述符，解除了手动提取特征的限制，提高了模型对特征的自主学习效率。