基于深度哈希的图像检索技术研究

本文提出的方法基于深度卷积神经网络和哈希算法，该方法对VGG16网络模型进行了改进：模型中全连接层保留FC6和FC7，去掉的FC8用哈希层替换，构建哈希函数获得哈希编码，在损失层对损失函数做了优化计算，微调模型初始化参数。图像检索过程主要包括模型训练和检索图像两个阶段，实验数据集采用CIFAR-10和NUS-WIDE。和其他几种典型的传统哈希算法和深度哈希算法进行对比分析，实验结果表明，本文所提方法能有效提高图像检索性能。