本发明提供一种基于多任务深度学习的图像检索方法、模型及其构建方法，依据标签与标签的关系，以及标签与图像视觉内容的关系，设计损失函数指导标签的优化，在去除噪声标签，补全缺失标签，减少语义模糊标签的同时，并进一步精确地匹配每个图像区域的对应标签，从而用这些标签为哈希学习提供更精确地语义指导。为了高效地进行标签优化学习和哈希学习，提出一个端到端的联合学习框架，在标签学习的同时也进行哈希学习，两种学习相互受益；设计最终损失函数来共同指导标签学习和哈希学习，并使用动量的随机梯度下降法优化模型参数从而得到图像检索模型以及图像中的每个目标精细化的哈希表达。
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“基于多任务深度学习的图像检索方法、模型及其构建方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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