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申请/专利权人：新疆大学

摘要：本发明公开了一种基于频域解耦和视觉Mamba的深度哈希图像检索方法，主要涉及深度哈希图像检索领域；包括步骤：S1、将图像数据集及其所对应的类别标签信息分成训练集、测试集和检索集；S2、构建基于频域解耦和视觉Mamba的深度哈希图像检索架构；S3、训练模型；S4、将测试集和检索集图片输入模型；S5、计算哈希码与检索集哈希码之间的汉明距离；S6、将汉明距离向量中的数值排序；S7、重复S5与S6操作，得到测试集中每张图像的检索结果，计算平均检索精度评估模型性能；本发明实现了对特征的频域解耦，并自适应的增强不同层级特征信息所匮乏的频域分量，充分挖掘图像的底层语义信息，生成更加紧凑和强区分度的哈希码。

主权项：1.一种基于频域解耦和视觉Mamba的深度哈希图像检索方法，其特征在于，包括步骤：S1、将图像数据集及其所对应的类别标签信息分别对应分成三部分：训练集、测试集和检索集，其中每个样本均包括一张图像及对应的类别标签，训练集和测试集中每个类别取相同的样本数，其他图片作为检索集；S2、构建基于频域解耦和视觉Mamba的深度哈希图像检索架构，它包括SwinTransformer特征提取骨干、层进式特征融合网络、哈希层、类代理哈希层和损失函数；其中SwinTransformer特征提取骨干和层进式特征融合网络用于学习图像特征，哈希层用于学习哈希函数的构建并得到输入图像的哈希码，类代理哈希层用于获取图像各个类别的类代理哈希码，损失函数用来引导哈希函数的优化方向；其中，层进式特征融合网络由自适应频域解耦增强模块、混合状态空间模块和特征融合操作组成；哈希层包括全连接层、层归一化层和激活函数tanh·；类代理哈希层包括全连接层和激活函数tanh·；损失函数包括全局相似性代理损失函数和量化损失函数；S3、利用训练集，依据基于频域解耦和视觉Mamba的深度哈希图像检索架构，通过训练得到基于频域解耦和视觉Mamba的深度哈希图像检索模型；S4、将测试集和检索集图片输入经过训练的基于频域解耦和视觉Mamba的深度哈希图像检索模型，分别得到测试集和检索集的哈希码；S5、取一个测试图像的哈希码，计算该哈希码与检索集哈希码之间的汉明距离，得到汉明距离向量；S6、将汉明距离向量中的数值按从小到大的顺序进行排序，按顺序输出对应的原始图像，得到该测试图像的检索结果；S7、重复S5与S6操作，得到测试集中每张图像的检索结果，计算平均检索精度评估模型性能。

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权利要求：

百度查询： 新疆大学 一种基于频域解耦和视觉Mamba的深度哈希图像检索方法