买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利哈希模型训练及噪声环境下自适应二值量化的图像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：CN115858841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211242280.8，技术领域涉及：G06F16/55；该发明授权哈希模型训练及噪声环境下自适应二值量化的图像检索方法是由杨二昆;王利凯;杨延华;邓成设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本哈希模型训练及噪声环境下自适应二值量化的图像检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种哈希模型训练及噪声环境下自适应二值量化的图像检索方法，包括：获取多张样本图像，每张样本图像有自身的类别标签；获取包括初始特征提取网络、激活函数和初始分类网络的初始模型：在第z次训练时将样本图像输入初始模型中，得到各样本图像第z次的哈希编码值和第z次预测值；根据输入样本图像的数量、第z次预测值和每张样本图像的类别标签，确定第z次第一相似性保留损失；根据初始模型的超参数、输入样本图像的数量、第z次预测值和各张样本图像第z‑1次预测值，确定第z次自适应正则损失；根据得到的两个损失调整第z‑1次训练得到的模型的网络参数，直至得到第一预训练的特征提取网络、激活函数和第一预训练的分类网络，从而得到预训练的哈希模型。

本发明授权哈希模型训练及噪声环境下自适应二值量化的图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种哈希模型训练方法，其特征在于，包括： 获取包含多张样本图像的训练集；每张样本图像对应有自身的类别标签； 获取初始模型：所述初始模型包括：初始特征提取网络、激活函数和初始分类网络；所述初始特征提取网络和所述初始分类网络对应有初始网络参数； 在第次训练时，将所述多张样本图像输入所述初始模型中，得到各张样本图像第次的哈希编码值和第次的预测值，每张样本图像的所述预测值为该张样本图像属于各个预设类别的概率值； 根据所述多张样本图像的数量、所述第次的预测值和每张样本图像自身的类别标签，确定第次的第一相似性保留损失； 根据所述初始模型的超参数、所述多张样本图像的数量、所述第次的预测值和各张样本图像第次的预测值，确定第次的自适应正则损失； 根据所述第次的第一相似性保留损失和所述第次的自适应正则损失，调整第次训练得到的模型的网络参数，并在小于或等于预设次数时，继续进行第次训练，直至大于预设次数时，得到第一预训练模型；为大于的整数；所述第一预训练模型包括：第一预训练的特征提取网络、所述激活函数和第一预训练的分类网络；为大于的整数；当时，所述第次训练得到的模型的网络参数为所述初始网络参数； 根据所述第一预训练的特征提取网络和所述激活函数，得到第一预训练的哈希模型。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；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”。