为了克服已有图片检索技术存在的鲁棒性差、对训练数据要求高、需要大量标注信息的不足,本发明提供一种鲁棒性较好、对训练数据要求较低、不需要大量标注信息的无监督对抗训练的基于内容的图像检索方法。
一种无监督对抗训练的基于内容的图像检索方法,所述方法包括以下步骤:步骤一、网络构建,该无监督对抗网络框架由一个生成模型和一个判别模型两部分组成。生成模型和判别模型都是由三层的全连接网络构成;步骤二、数据集预处理;步骤三、网络训练,过程如下:步骤3.1:用随机权值初始化生成模型和判别模型参数;步骤3.2:训练生成模型;步骤3.3:训练判别模型;步骤四、精度测试。本发明提供一种鲁棒性较好、对训练数据要求较低、不需要大量标注信息的无监督对抗训练的基于内容的图像检索方法。
浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”(2011计划)协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校,坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务,以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色,大力培养德智体美劳全面发展,富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。
评价单位:- (-)
评价时间:2024-09-30
综合评价
技术转让,所需资金需双方协商,此项技术想尽快落地保定,希望具备此项技术研发的技术方,能够尽快承接次项目
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