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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明公开了一种基于在线多哈希码联合学习的跨模态检索方法。包括以下步骤：获取跨模态数据集，并将数据集中的训练集分为t轮数据块来模拟流数据；构建目标函数，利用被分为t轮的训练数据集来模拟流数据对目标函数进行训练，当第t轮数据块到达时，保存前t‑1轮数据块训练得到的不同长度的哈希码不变，学习第t轮数据块不同长度的哈希码并保存，并根据第t轮数据块的实时新数据来在线更新哈希函数；进行待检索样本的跨模态检索；本发明在模型训练的过程中，只需要存储前一轮的优化结果，从而实现了在不重新训练旧数据的前提下为实时新数据生成不同长度的哈希码，增加了哈希码学习的灵活性，降低了系统的内存消耗，提高了检索效率。
主权项：1.一种基于在线多哈希码联合学习的跨模态检索方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：Step1、获取跨模态数据集，将数据集中的训练集分为t轮数据块来模拟流数据；其中每轮数据块包含不同模态的样本特征及其对应的语义标签；Step2、构建目标函数学习，利用被分为t轮的训练数据集来模拟流数据对目标函数进行训练；当第t轮数据块到达时，保存前t-1轮数据块训练得到的不同长度的哈希码不变，学习第t轮数据块不同长度的哈希码并保存，并根据第t轮数据块的实时新数据来在线更新哈希函数；Step3、进行待检索样本的跨模态检索：首先得到检索集对应的哈希码，输入查询样本，根据上一步得到的哈希函数，得到查询样本的哈希码，将查询样本的哈希码代入检索集中进行查询，通过计算查询集与检索集中各样本间的汉明距离来获取查询结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于在线多哈希码联合学习的跨模态检索方法
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