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一种无监督对抗训练的基于内容的图像检索方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2024-09-24 10:20:44
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2024-09-24 10:20:45
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。
大规模图像数据库管理：这种方法可以用于管理和检索大规模的图像数据库，帮助用户快速找到所需的图像。
图像分类和识别：该方法可用于图像分类和识别任务，例如对不同场景、对象或动作的图像进行自动分类。
多媒体信息检索：在多媒体领域，如视频检索，这种方法可以帮助搜索与特定内容相关的视频片段。
医疗图像分析：在医疗领域，该方法可用于检索医疗图像，例如 X 光、MRI 等，以辅助诊断和治疗。
安防和监控系统：这种技术可以用于安防和监控系统，帮助识别和检索与特定事件或对象相关的图像。
社交媒体和图像共享平台：用户可以通过这种方法更轻松地在社交媒体或图像共享平台上找到感兴趣的图片。
艺术和文化遗产保护：该技术可用于艺术和文化遗产领域，帮助检索和分类相关的艺术作品和文物图像。
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。
本发明的有益效果主要表现在：本发明提出一种无监督对抗训练图像检索方法。在输入无标签数据的情况下，生成模型和判别模型通过最大化最小化对抗训练来提高双方的性能:生成模型能够找出与问询图片相似度最高的K张图片，判别模型能够最大程度的判断生成器输出的图片与问询图片是否相似。该方法解决了深度学习中面临的训练过程中需要大量有标注信息的问题，同时也是生成对抗网络在基于内容的图片检索任务中的一次成功实现。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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