深度学习在图像检索系统中的应用  

Application of Deep Learning in Image Retrieval System

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作  者:林丽钦[1] LIN Liqin(Department of Modern Education Technology,Yangen University,Quanzhou,China,362014)

机构地区:[1]仰恩大学现代教育技术中心,福建泉州362014

出  处:《福建电脑》2021年第9期24-27,共4页Journal of Fujian Computer

基  金:福建省教育厅中青年教师教育科研项目(No.JT180677)资助。

摘  要:图像检索在社会生产实践中有着广泛的应用。为了能够更加快速、准确地获取到所需图像,本文研究设计了一个基于深度学习的图像检索系统。该系统基于编码器-解码器模型,在编码端使用卷积神经网络提取图像的高维抽象信息,在解码端使用循环神经网络实现图像空间到文本空间的变换,从而对图像进行自动标注。通过精心设计的神经网络结构和激活函数,有效地解决了梯度消失和梯度爆炸问题。经测试,该系统具有较高的查找率和查全率,能够在生产实际中使用。Image Retrieval is widely used in social productive practice.In order to retrieve images more rapidly and precisely,this paper designs an image retrieval system based on deep learning technologies.The system adopts an encoder-decoder model to implement its aim.On the encoder side,a convolutional neural network is used to extract the high dimension abstract information of an image.On the decoder side,a recursive neural network is used toimplement image automatic annotation by transforming an image into a sentence.By the elaborately designed network architecture and activation function,the gradient explosion or vanish problem is solved effectively.Experiments show that this system has high recall and precision rate and can be used in practice.

关 键 词:图像检索 自动标注 深度学习 

分 类 号:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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