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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。
主权项:1.一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,其特征在于,包括:步骤S1,收集病虫害图像数据集并对病虫害数据集进行预处理;步骤S2,构建基于判别量化码子的无监督哈希农业病虫害图像检索模型,所述模型包括特征提取网络、判别选择量化特征重构模块和量化重构特征存储容器;所述判别选择量化特征重构模块包括码本注意力量化器和判别选择重构模块,用于对提取到的图像特征z∈R^D进行量化特征的重构,具体包括:(1)将图像特征分成M个维度相同的子向量,即,,d=DM;然后,使用向量量化方法对每个子特征向量进行量化,得到包含M个子码本,其中每个子码本包含共K个码字,且每个子码本对应一个子向量;(2)针对划分的每个子向量和码字进行归一化操作,可用如下公式表示: ; ;然后,通过码本注意力量化每个子向量,子向量的量化过程可以通过如下公式表示: ;在公式中,AttQ表示码本注意力量化操作,表示第m个子码本的第i个码字的注意力得分,通过下面公式计算得到: ; ;将每个码字的注意力得分通过操作拼接起来,然后将每个子码本的进行拼接,即为训练样本的软量化码字;(3)对于第m个子码本,按照降序对其相应的注意力得分进行排序,选取前ξ个注意力得分的索引,生成注意力掩码序,同时定义: ;将对应的掩码与注意力得分相乘并进行归一化的操作,即,得到最终的码字注意力得分;根据处理后的注意力得分重新计算重构特征,并进行特征拼接,得到软量化重构特征,具体公式如下所示: ; ;步骤S3,采用损失函数对模型进行训练,通过反向传播算法更新病虫害图像检索模型;步骤S4,将待检索图像输入到训练好的病虫害图像检索模型中,输出与其相关的病虫害图像数据。
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百度查询: 武汉理工大学三亚科教创新园 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
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