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一种基于深度卷积神经网络的图像检索方法.pdf

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本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的图像检索方法,该方法包括:S1:采集图像数据;S2:构建深度卷积神经网络模型;S3:对该模型被训练和参数调整后,在该模型中进行学习二进制哈希编码以及计算损失;S4:在计算损失后,再对测试集图像数据进行图像检索。通过本发明学习到图像的深层次的特征,提高图像检索的精确度,克服了没有办法学习到图像深层次的特征,以及没有办法解决计算数据量存储空间过大的问题。