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一种基于深度学习的蕾丝花边检索方法

发布时间: 2022-06-30

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术服务
成果类型： 实用新型专利
行业领域：
制造业
成果介绍

本发明公开了一种基于深度学习的蕾丝花边检索方法,属于机器视觉和深度学习技术领域。该方法采用深度学习网络自动提取蕾丝花边图像的特征,无需人为干预,从而具有很好的鲁棒性和较强的泛化能力;具体的,采用孪生神经网络,并构造训练孪生神经网络所需的(A,P)正例对和(A,N)负例对,在训练孪生神经网络时,使得正例对中的样本A和P的特征向量之间的欧式距离尽可能小,而对于负例对则使得其特征向量之间的欧式距离尽可能大,最终得到训练好的孪生神经网络实现检索;采用该检索方法,所检索出的准确结果排在所有检索结果中第1个位置的百分比值可达98.39%,而所检索出的准确结果排在前10个位置的百分比值可达100%。

成果亮点
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成果资料
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