CN108427729A - 一种基于深度残差网络与哈希编码的大规模图片检索方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于深度残差网络与哈希编码的大规模图片检索方法，包括以下步骤：步骤一、深度残差网络构建；步骤二、哈希网络构建，过程如下：步骤2.1：哈希网络由三层全连接层构成；步骤2.2：每层全连接层后面接tanh激活函数；步骤2.3：根据损失函数计算梯度反响传播反馈到网络中；步骤三、深度残差网络训练，过程如下：步骤3.1：将数据分为训练数据集T和测试数据集V；步骤3.2：训练深度残差网路；步骤3.3：训练哈希网络；步骤四、图片检索与精度测试；经过上述步骤的操作，即可实现对图片的检索。本发明提供一种精度较高、检索效率较高的基于深度残差网络与哈希编码的大规模图像检索方法。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域的图片大数据处理与分析，特别涉及一种基于深度残差网络与哈希编码的大规模图片检索方法，属于基于内容的图像检索领域。
背景技术
随着网络共享技术的发展，网络上有越来越多的图片能够被实时分享和接收。基于内容的图片检索技术在图片处理过程中占据了一个很重要的部分。近些年随着深度学习方法的快速发展，得益于深度特征对图像内容的精确表达，基于内容的图像检索技术性能有很大程度的提升。但是由于图像数据较一般文本数据大，当图像数据的规模达到一定程度时，将明显增加图像检索的难度，也使提高检索的精度变得更为困难。
发明内容
为了克服现有图像检索技术存在的精度低、检索效率低下的不足，本发明提供一种精度较高、检索效率较高的基于深度残差网络与哈希编码的大规模图像检索方法，利用深度残差网络提取出图像的深层特征，再使用哈希网络将其转变为哈希值，检索时使用哈希值进行检索。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于深度残差网络与哈希编码的大规模图片检索方法，包括以下步骤：
步骤一、深度残差网络构建，过程如下：
步骤1.1：深度残差网络由若干个块、池化层与全连接层组成，每个块包括批标准化层、卷积层和ReLu激活层；
步骤1.2:每个块以批标准化层、卷积层、ReLu激活层的顺序并接着重复一次而组成；
步骤1.3:每个块的输入与该块的计算结果相加作为下一个块的输入；
步骤1.4：最后一个块后面连接一个平均池化层；
步骤1.5：池化层后连接一个全连接层；
步骤1.6：连接层后接相似性得分函数；
步骤1.7：把计算出的相似性得分反向传播反馈到网络中；
步骤二、哈希网络构建，过程如下：
步骤2.1：哈希网络由三层全连接层构成；
步骤2.2：每层全连接层后面接tanh激活函数；
步骤2.3：根据损失函数计算梯度反响传播反馈到网络中；
步骤三、深度残差网络训练，过程如下：
步骤3.1：将数据分为训练数据集T和测试数据集V；
步骤3.2：训练深度残差网路，过程如下：
步骤3.2.1:随机初始化神经网络权值W，初始化偏差b；
步骤3.2.2:将训练数据集T图片进行归一化处理后分批输入到网络中；
步骤3.2.3:根据网络输出的结果，用反向传播以随机梯度下降法的方式计算出每一层的梯度；
步骤3.2.4：将权值减去梯度得到新的权值，并输入进下一批训练集数据继续进行训练；
步骤3.2.5：用测试数据集V测试网络的精度；
步骤3.3：训练哈希网络，过程如下：
步骤3.3.1:初始化哈希网络权值W和偏差b；
步骤3.3.2:将深度残差网络中平均池化层得到的结果作为每一张图片的特征向量提取出来，并用PCA的方式降维到合适维度；
步骤3.3.3:将得到的特征数据集分为问数据集Q、待检索数据集D两部分，并取待检索数据集D中的一部分数据组成训练数据集P；
步骤3.3.4:将训练数据集P输入到哈希网络中；
步骤3.3.5：根据损失函数与哈希函数计算出每一层的梯度，使用批量梯度下降算法最小化损失函数。
步骤四、图片检索与精度测试，过程如下：
步骤4.1：将图片数据输入到深度残差网络中得到特征向量；
步骤4.2：将特征向量输入到哈希网络中，用符号函数将哈希网络输出的值转化为哈希值；
步骤4.3：计算待查数据集D与Q中每一个查询的哈希值的汉明距离，并按照汉明距离从小到大进行排序作为每一个查询的结果；
步骤4.4:比较问询图片的标签和查询结果的对应图片的标签，根据信息检索中的评价准则计算所有问询图片的平均准确率；
经过上述步骤的操作，即可实现对图片的检索。
本发明的有益效果主要表现在：本发明提出一种基于深度残差网络与哈希的大规模图片检索方法。将图片数据经过深度残差网络和哈希网络处理之后，最后转化为二值的哈希码，再将得到的二值码作为原图片的替代来进行查询，不仅使检索变得方便快速，更由于深度学习在提取图片特征的巨大优势获得了较高的精度。
附图说明
图1是基于深度残差网络与哈希的大规模图片检索方法框架示意图。。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1，一种基于深度残差网络与哈希的大规模图片检索方法，包括深度残差网络构建、哈希网络构建、网络训练和图片检索与精度测试四个过程。
本实施案例中的图片分为10类，每类图片有60000张。图片检索方法流程如图1所示，整体过程包括深度残差网络构建、哈希网络构建、网络训练和图片检索与精度测试四个过程。
所述基于深度残差网络与哈希的大规模图片检索方法包括以下步骤：
步骤一、深度残差网络构建，过程如下：
步骤1.1：深度残差网络由两个块、池化层与全连接层组成，每个块包括批标准化层、卷积层和ReLu激活层；
步骤1.2:每个块以批标准化层、卷积层、ReLu激活层的顺序并接着重复一次而组成，第一个块的每个卷积层用3x3的卷积核和32个过滤器组成，第二个块的每个卷积层用3x3的卷积核和64个过滤器组成；
步骤1.3:每个块的输入与该块的计算结果相加作为下一个块的输入；
步骤1.4：最后一个块后面连接一个平均池化层，池化的核大小为6x6步长为1；
步骤1.5：池化层后连接一个全连接层，神经元的个数为类别数，即10；
步骤1.6：连接层后接相似性得分函数；
步骤1.7：把计算出的相似性得分反向传播反馈到网络中；
步骤二、哈希网络构建，过程如下：
步骤2.1：哈希网络由三层全连接层构成，神经元数量分别为120、80、64；
步骤2.2：每层全连接层后面接tanh激活函数；
步骤2.3：根据损失函数计算梯度反响传播反馈到网络中；
步骤三、深度残差网络训练，过程如下：
步骤3.1：将数据分为训练数据集T和测试数据集V，训练数据集T包含50000张图片，其中每类5000张，测试数据集V包含10000张图片，其中每类1000张；
步骤3.2：训练深度残差网路，过程如下：
步骤3.2.1:随机初始化神经网络权值W，将偏差b初始化为零；
步骤3.2.2:将训练数据集T图片进行归一化处理后分批输入到网络中，每批128张；
步骤3.2.3:根据网络输出的结果，使用ADAM算法，用反向传播以随机梯度下降法的方式计算出每一层的梯度；
步骤3.2.4：将权值减去梯度得到新的权值W和偏差b，并输入进下一批训练集数据继续进行训练，整个训练集重复使用迭代50次；
步骤3.2.5：用测试数据集V测试网络的精度；
步骤3.3：训练哈希网络，过程如下：
步骤3.3.1:初始化哈希网络权值W，将权值在负的神经元数量分之一至正的神经元数量分之一之间取均匀分布进行，将偏差b初始化为零；
步骤3.3.2:将深度残差网络中平均池化层得到的结果作为每一张图片的特征向量提取出来，并用PCA的方式降维到200维；
步骤3.3.3:将得到的特征数据集分为问询数据集Q、待检索数据集D两部分，并取待检索数据集D中的一部分数据组成训练数据集P，Q包含1000张图片，其中每类100张，D包含59000张图片，其中每类4900张，P为D的子集包含5000张图片，其中每类500张；
步骤3.3.4:将训练数据集P输入到哈希网络中进行训练；
步骤3.3.5：根据损失函数与哈希函数计算出每一层的梯度，使用批量梯度下降算法最小化损失函数。
步骤四、图片检索与精度测试，过程如下：
步骤4.1：将问询数据集Q和待检索数据集D输入到深度残差网络中得到特征向量Q’和D’；
步骤4.2：将特征向量Q’和D’输入到哈希网络中，用符号函数将哈希网络输出的值转化为哈希值Q”和D”；
步骤4.3：计算待查数据集D”与Q”中每一个查询的哈希值的汉明距离，并将按照汉明距离从小到大进行排序作为每一个查询的结果；
步骤4.4:比较问询图片的标签和查询结果的对应图片的标签，根据信息检索中的评价准则计算所有问询图片的平均准确率，输出计算结果；
经过上述步骤的操作，即可实现基于深度残差网络与哈希编码的大规模图片检索方法，实现对图像的检索。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例，用于解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于深度残差网络与哈希编码的大规模图片检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤一、深度残差网络构建，过程如下：
步骤1.1：深度残差网络由若干个块、池化层与全连接层组成，每个块包括批标准化层、卷积层和ReLu激活层；
步骤1.2:每个块以批标准化层、卷积层、ReLu激活层的顺序并接着重复一次而组成；
步骤1.3:每个块的输入与该块的计算结果相加作为下一个块的输入；
步骤1.4：最后一个块后面连接一个平均池化层；
步骤1.5：池化层后连接一个全连接层；
步骤1.6：连接层后接相似性得分函数；
步骤1.7：把计算出的相似性得分反向传播反馈到网络中；
步骤二、哈希网络构建，过程如下：
步骤2.1：哈希网络由三层全连接层构成；
步骤2.2：每层全连接层后面接tanh激活函数；
步骤2.3：根据损失函数计算梯度反响传播反馈到网络中；
步骤三、深度残差网络训练，过程如下：
步骤3.1：将数据分为训练数据集T和测试数据集V；
步骤3.2：训练深度残差网路；
步骤3.3：训练哈希网络；
步骤四、图片检索与精度测试，过程如下：
步骤4.1：将图片数据输入到深度残差网络中得到特征向量；
步骤4.2：将特征向量输入到哈希网络中，用符号函数将哈希网络输出的值转化为哈希值；
步骤4.3：计算待查数据集D与Q中每一个查询的哈希值的汉明距离，并按照汉明距离从小到大进行排序作为每一个查询的结果；
步骤4.4:比较问询图片的标签和查询结果的对应图片的标签，根据信息检索中的评价准则计算所有问询图片的平均准确率；
经过上述步骤的操作，即可实现对图片的检索。
2.如权利要求1所述的一种基于深度残差网络与哈希编码的大规模图片检索方法，其特征在于，所述步骤3.2中，训练深度残差网路的过程如下：
步骤3.2.1:随机初始化神经网络权值W，初始化偏差b；
步骤3.2.2:将训练数据集T图片进行归一化处理后分批输入到网络中；
步骤3.2.3:根据网络输出的结果，用反向传播以随机梯度下降法的方式计算出每一层的梯度；
步骤3.2.4：将权值减去梯度得到新的权值，并输入进下一批训练集数据继续进行训练；
步骤3.2.5：用测试数据集V测试网络的精度。
3.如权利要求1或2所述的一种基于深度残差网络与哈希编码的大规模图片检索方法，其特征在于，所述步骤3.3中，训练哈希网络的过程如下：
步骤3.3.1:初始化哈希网络权值W和偏差b；
步骤3.3.2:将深度残差网络中平均池化层得到的结果作为每一张图片的特征向量提取出来，并用PCA的方式降维到合适维度；
步骤3.3.3:将得到的特征数据集分为问数据集Q、待检索数据集D两部分，并取待检索数据集D中的一部分数据组成训练数据集P；
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