摘要
本发明提供了一种基于判别量化码字的无监督哈希农业病虫害图像检索方法,属于图像检索技术领域,本发明通过构建基于判别量化码字的无监督哈希病虫害图像检索模型,该模型中采用线性全连接层和多尺度特征融合模块使得提取到的特征兼具全局和局部的特征信息,并采用判别选择量化特征重构模块能够减少冗余信息对量化码字有效性的影响,得到更具有判别性的量化重构特征,并通过设计码字多样性保持损失项,使得模型训练过程中不断约束码字间的独立性,还设计基于软量化重构特征的交叉损失增强模型对正负样本的区分能力,提升模型的性能,有助于实现缺乏大量病虫害标签下的病虫害图像检索,提高了农业病虫害诊断的效率和精度。
技术关键词
图像检索方法
码字
病虫害图像
存储容器
注意力
重构模块
样本
农业病虫害诊断
特征提取网络
图像检索模型
多尺度特征融合
图像检索技术
多层级特征
局部特征提取
数据
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姿态识别方法
图像分割模型
姿态识别模型
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图像分类方法
图像分类网络
特征提取网络
图像分类模型
注意力
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矩阵