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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利图像检索的视觉重排序方法、系统、设备及存储介质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：CN114090816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111394403.5，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权图像检索的视觉重排序方法、系统、设备及存储介质是由周文罡;李厚强;欧阳剑波;吴晖设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像检索的视觉重排序方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像检索的视觉重排序方法、系统、设备及存储介质，相关方法包括：获取初次检索结果列表，选取排序靠前的k个图像进行重排序，称为top‑k图像，选取排序靠前的L个图像作为锚点图像；分别计算每一top‑k图像与锚点图像的相似性，获得相应的关联特征；使用Transformer的编码器结构聚合所有top‑k图像的关联特征，并为每个top‑k图像更新得到一个新的关联特征；利用每一top‑k图像的新的关联特征，计算与查询图像之间的相似性，并根据相似性大小获得重排序列表。上述方案能够在保证重排序性能的同时保证检索系统要求的实时性，并且该方法可应用于通用的检索系统。

本发明授权图像检索的视觉重排序方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像检索的视觉重排序方法，其特征在于，包括：获取初次检索结果列表，选取排序靠前的k个图像进行重排序，称为top-k图像，选取排序靠前的L个图像作为锚点图像；分别计算每一top-k图像与锚点图像的相似性，获得相应的关联特征；使用Transformer的编码器结构聚合所有top-k图像的关联特征，并为每一top-k图像更新得到一个新的关联特征；利用每一top-k图像的新的关联特征，计算与查询图像之间的相似性，并根据相似性大小获得重排序列表；所述使用Transformer的编码器结构聚合所有top-k图像的关联特征，并为每一top-k图像更新得到一个新的关联特征包括：将所有top-k图像的关联特征构成的关联特征序列A＝{a1,…,ak}经过全连接层后，输入至Transformer的编码器结构，所述Transformer编码器能够动态的学习聚合每个top-k图像的权值，输出更新得到的新的关联特征序列Y＝{y1,…,yk}，其中，a、y分别为更新前、后的关联特征，角标为图像序号；所述查询图像为初次检索结果列表中排序第1的图像，所述top-k图像与锚点图像各自构成的图像集合中均包含所述查询图像；在训练阶段，利用查询图像的新的关联特征与其他top-k图像的新的关联特征的相似性计算对比损失函数以及利用top-k图像更新前后的关联特征计算最小均方误差损失函数利用对比损失函数与最小均方误差损失函数构造最终的损失函数，表示为： 其中，λ为损失项的权重系数。

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