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龙图腾网恭喜艾迪恩(山东)科技有限公司;西南交通大学烟台新一代信息技术研究院;鲁东大学申请的专利基于元学习的深度哈希检索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114064949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111334739.2，技术领域涉及：G06F16/51；该发明授权基于元学习的深度哈希检索方法是由姚涛;韩亚茹;闫连山;蒲桂东设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元学习的深度哈希检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于元学习的深度哈希检索算法，1）对图像数据进行预处理，将平衡图像数据集转化为非平衡图像数据集；2）对元学习网络的参数、图像检索网络的参数进行更新；利用非平衡图像数据集在图像检索网络中对进行优化，利用平衡图像数据集在元学习网络中对进行优化；3）构建图像检索训练过程的学习方式；4）对图像检索训练过程中的参数进行更新；5）图像检索生成哈希码过程，输入图像经过卷积神经网络CNN的全连接层的特征激活作为视觉特征，利用视觉特征进行小规模的图像检索。通过从训练损失到样本权值的加权函数，该算法不需要手动预先指定权重函数及额外的超参数，可以直接从数据中自适应地学习显式加权函数。

本发明授权基于元学习的深度哈希检索方法在权利要求书中公布了：1.基于元学习的深度哈希检索方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）对图像数据进行预处理，将平衡图像数据集转化为非平衡图像数据集；（2）对元学习网络的参数、图像检索网络的参数进行更新；利用非平衡图像数据集在图像检索网络中对进行优化，通过计算非平衡图像数据集最小化损失和样本重新加权进行优化得到最优；利用平衡图像数据集在元学习网络中对进行优化，通过图像检索网络中优化得到的来优化，得到最优；其中，利用非平衡图像数据集在图像检索网络中对进行优化，定义，表示第个样本，是第类的标签向量，N是非平衡图像数据集的数量总量，N的取值为自然数，表示分类器，表示分类器参数；①利用计算非平衡图像数据集的最小化损失，将记作，为非平衡图像数据集的第个样本损失；②对非平衡图像数据集进行训练时，利用加权网络进行样本重新加权来提高训练鲁棒性，表示元学习网络参数；③通过最小化损失和样本重新加权来优化得到最优； （1）；（3）构建图像检索训练过程的学习方式，在图像检索网络中划分多个批次对非平衡图像数据集中的图像进行迭代训练，得到多个批次当前迭代训练次数下的图像检索网络参数的更新方程，根据图像检索网络更新的参数得到的反馈，计算得到元学习网络参数的更新；（4）对图像检索训练过程中的参数进行更新，通过更新参数来改善模型训练过程中的参数；（5）图像检索生成哈希码过程，输入图像经过卷积神经网络CNN的全连接层的特征激活作为视觉特征，利用视觉特征进行小规模的图像检索。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人艾迪恩(山东)科技有限公司;西南交通大学烟台新一代信息技术研究院;鲁东大学，其通讯地址为：264000 山东省烟台市芝罘区港城西大街69号B座6楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。