[發明專利]一種圖像檢索方法及裝置、設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201811116598.5
• 申請日: 2018-09-25
• 公開（公告）號: CN109145139B
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發明（設計）人: 唐回峰;侯軍;伊帥
• 申請（專利權）人: 北京市商湯科技開發有限公司
• 主分類號: G06F16/53
• 分類號: G06F16/53;G06N3/04
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 李昂;張穎玲

1.一種圖像檢索方法，其特征在于，所述方法包括：

采用預設的M個神經網絡模型從待檢索圖像集和底庫圖像集中分別抽取第一特征向量和第二特征向量；其中，M為大于1的整數；所述預設的M個神經網絡模型一一對應承載于圖形處理器GPU的M張顯卡中；

將所述第二特征向量輸入預設的搜索庫，得到所述第二特征向量對應的索引列表；所述索引列表用于承載所述第二特征向量的空間分布信息的索引表；

根據所述第一特征向量和所述第二特征向量對應的索引列表，檢索出所述底庫圖像集中與所述待檢索圖像集中相匹配的圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用預設的M個神經網絡模型從所述待檢索圖像集和所述底庫圖像集中分別抽取所述第一特征向量和所述第二特征向量，包括：

采用包含M張顯卡的GPU將所述待檢索圖像集分割為M個子待檢索圖像集，并將所述底庫圖像集分割為M個子底庫圖像集；

采用所述GPU的M張顯卡中的預設的M個神經網絡模型分別一一對應的從所述M個子待檢索圖像集和所述M個子底庫圖像集中抽取所述第一特征向量和所述第二特征向量。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一特征向量和所述第二特征向量對應的索引列表，檢索出所述底庫圖像集中與所述待檢索圖像集中相匹配的圖像，包括：

將所述第一特征向量輸入預設的搜索庫，得到所述第二特征向量對應的索引列表中與所述第一特征向量相關的第一列表；

從所述第一列表中檢索出所述底庫圖像集中與所述待檢索圖像集中相匹配的圖像。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述第一列表中檢索出所述底庫圖像集中與所述待檢索圖像集中相匹配的圖像，還包括：

將所述待檢索圖像集對應的附加信息輸入所述第一列表，得到所述第一列表中與所述附加信息相關的第二列表；其中，所述附加信息用于表征所述待檢索圖像集中圖像的特征；

從所述第二列表中檢索出所述底庫圖像集中與所述待檢索圖像集中相匹配的圖像。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用預設的M個神經網絡模型從所述待檢索圖像集和所述底庫圖像集中分別抽取所述第一特征向量和所述第二特征向量之后，所述方法還包括：

分別將所述第一特征向量和所述第二特征向量以二進制的形式保存在不同的npy文件中。

6.一種圖像檢索裝置，其特征在于，所述裝置包括：第一確定模塊、第二確定模塊和第一檢索模塊，其中：

所述第一確定模塊包括第一抽取單元，用于采用預設的M個神經網絡模型從待檢索圖像集和底庫圖像集中分別抽取第一特征向量和第二特征向量；其中，M為大于1的整數；所述預設的M個神經網絡模型一一對應承載于圖形處理器GPU的M張顯卡中；

所述第二確定模塊包括第一輸入單元，用于將所述第二特征向量輸入預設的搜索庫，得到所述第二特征向量對應的索引列表；所述索引列表用于承載所述第二特征向量的空間分布信息的索引表；

所述第一檢索模塊，用于根據所述第一特征向量和所述第二特征向量對應的索引列表，檢索出所述底庫圖像集中與所述待檢索圖像集中相匹配的圖像。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一抽取單元，包括：

第一分割子單元，用于采用包含M張顯卡的GPU將所述待檢索圖像集分割為M個子待檢索圖像集，并將所述底庫圖像集分割為M個子底庫圖像集；

第一抽取子單元，用于采用所述GPU的M張顯卡中的預設的M個神經網絡模型分別一一對應的從所述M個子待檢索圖像集和所述M個子底庫圖像集中抽取所述第一特征向量和所述第二特征向量。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一檢索模塊，包括：

第二輸入單元，用于將所述第一特征向量輸入預設的搜索庫，得到所述第二特征向量對應的索引列表中與所述第一特征向量相關的第一列表；

第一檢索單元，用于從所述第一列表中檢索出所述底庫圖像集中與所述待檢索圖像集中相匹配的圖像。