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申请/专利权人：西北工业大学;西北工业大学深圳研究院
摘要：本申请的实施例涉及图像检索技术领域，公开了一种基于动态主代理损失的深度度量学习方法，该方法包括：对于批处理中的任意一个训练样本，分别根据训练样本和各类别下的子代理，构建各类别对应的主代理；基于当前类别下的各子代理，确定当前类别对应的中心代理；基于各类别对应的主代理、以及批处理中各样本所属类别对应的主代理，构建动态代理损失项，基于各类别对应的中心代理、以及批处理中各样本所属类别对应的中心代理，构建正则化约束损失项，并基于这两个损失项构建损失函数；使用所述损失函数对图像检索模型进行迭代训练。该方法能够兼顾处理类相关特征和类无关特征，确保类内差异性，有效提升训练出的图像检索模型的检索精度。
主权项：1.一种基于动态主代理损失的深度度量学习方法，其特征在于，包括：对于批处理中的任意一个训练样本，分别根据所述训练样本和各类别下的子代理，构建各类别对应的主代理；其中，所述训练样本是从图像检索模型的训练样本集中选取的；遍历所述各类别，基于当前类别下的各子代理，确定所述当前类别对应的中心代理；基于所述各类别对应的主代理、以及所述批处理中各样本所属类别对应的主代理，构建动态代理损失项，并基于所述各类别对应的中心代理、以及所述批处理中各样本所属类别对应的中心代理，构建正则化约束损失项；根据所述动态代理损失项和所述正则化约束损失项构建损失函数，使用所述损失函数对所述图像检索模型进行迭代训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 西北工业大学深圳研究院 基于动态主代理损失的深度度量学习方法
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