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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开一种面向大规模图像检索的Top‑K召回率优化方法，适用于类别数量较多的图像检索任务。首先，用一个阈值函数来近似表示与查询输入的相似度排名为K+1的候选图像的相似度得分，并让各候选图像的得分与该函数值作比较以判断其与查询输入的相似度是否排进前K名，以此构建直接优化Top‑K召回率的损失函数。同时，采用该损失函数训练图像检索模型时，使用隐式梯度、函数值估计量以及移动平均量来构建该损失函数的梯度估计值，并使用梯度下降法来更新模型。与现有技术相比，本发明能以更低的误差来近似Top‑K召回率，可在对近似误差敏感的图像检索任务中取得更优表现。
主权项：1.一种面向大规模图像检索的Top-K召回率优化方法，其特征在于，用一个阈值函数来近似表示与查询输入的相似度排名为K+1的候选图像的相似度得分，并让各候选图像的得分与该函数值作比较以判断其与查询输入的相似度是否排进前K名，以此构建直接优化Top-K召回率的损失函数；采用所述损失函数训练图像检索模型时，使用隐式梯度、函数值估计量以及移动平均量来构建该损失函数的梯度估计值，并使用梯度下降法来更新模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种面向大规模图像检索的Top-K召回率优化方法
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