基于标签驱动语义感知学习的跨模态哈希检索方法

本发明涉及基于标签驱动语义感知学习的跨模态哈希检索方法，包括以下步骤：S1.获取数据集；S2.构建CLIP，并将数据集中的样本输入CLIP进行初始特征提取；S3.构建教师模型，教师模型包括特征提取模块、GLoVe、信息补充模块、信息过滤模块和特征哈希模块；S4.构建学生模型，学生模型包括包括图像MLP和文本MLP；S5.构建教师模型和学生模型各自对应的目标损失函数；S6.根据目标损失函数对教师模型的参数进行更新，教师模型训练完成后指导学生模型的训练；S7.利用训练后的学生模型对数据库中的数据以及查询数据生成各自对应的哈希码，根据哈希码之间的距离，输出检索结果。本发明的信息过滤模块减少了样本的信息冗余，通过信息补充模块提升了样本语义内容的完备性。