跨模态哈希检索模型训练方法、检索方法和装置

本发明涉及信息检索技术领域，具体涉及跨模态哈希检索模型训练方法、检索方法和装置。在本发明中，自适应梯度三元组损失能通过引入基于锚点与负样本间夹角的约束项来为不同难度的三元组分配适配梯度，以保持原始空间中邻域关系的一致性，促进异构模态的类内紧凑性和类间可分离性，能够检索出于查询样本语义上相似的样本；分步量化损失将表示学习和二进制代码生成解耦，这种两阶段设计在嵌入阶段保留语义结构，并将之后的量化损失最小化；如此，跨模态哈希检索模型具有良好的检索性能。