26年WP自动化基于自监督对比学习的哈希图像检索5.6-AI10.3全日(32270字).docx

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IWHKJ 大学本科毕业设计摘要随着大数据的快速发展，网络图像体量不断增长，海量图像资源对检索效率和精度都提出了新的要求，这也让高效可靠的图像检索技术成了计算机视觉领域的一个重点研究方向。但传统深度哈希算法训练过于依赖人工标注，标注工作不仅成本高，流程也比较繁琐，会限制模型的泛化能力，导致难以适应复杂的实际场景。因此，本文尝试用自监督学习的思路去优化图像检索方案，搭建了一个自监督对比哈希网络，也就是 SSCH 模型。模型以 ResNet-18 为主干网络，通过多尺度融合模块挖掘图像多层视觉特征，经全连接哈希层和激活函数把高维特征映射为低维哈...

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