一种基于上下文感知代理交互与融合的深度哈希食品图像检索方法

本发明公开了一种基于上下文感知代理交互与融合的深度哈希食品图像检索方法及网络，涉及图像检索技术领域。包括以下步骤：1）、输入图像与数据库；2）、特征提取过程；3）、特征交叉融合过程；4）、使用两种损失函数共同优化网络；5）对上述步骤进行模型训练和性能评估；6）、输出结果，利用训练好的模型对输入的查询图像进行处理，提取食品图像的视觉特征，并将其与食品图像数据库中的图像进行比较，通过相似度计算，找到与查询图像最相似的一系列图像，并将其作为检索结果输出。本发明将卷积交互的思想和Transformer相结合，既能提取食品图像局部细粒度语义信息，又能实现局部和全局的信息交互，从而生成更准确的食品图像哈希码表示，解决现有检索方法无法有效学习食品图像复杂的细粒度视觉特征和关键食品区域特征提取不足的问题。