【技术实现步骤摘要】
图片检索方法及装置、计算机设备及计算机可读介质
本申请涉及计算机应用
，尤其涉及一种图片检索方法及装置、计算机设备及计算机可读介质。
技术介绍
随着计算机与网络技术的发展，建立有效的检索机制实现快速精准的图片检索成为一种需求。在众多的图片检索系统中，基于内容的图片检索方法得到了越来越广泛的应用，它满足了人们用已有的样本快速找出目标图片的需求。现有的技术虽然利用深度学习可以利用大量的图片样本数据进行检索模型的训练，以获得用于对目标进行检索的深度神经网络模型，但由于样本数据的数量太大，导致拟合后的神经网络模型精度较低。
技术实现思路
鉴于以上问题，本专利技术的实施例提供一种图片检索方法及装置、计算机设备及计算机可读介质，其能解决上述
技术介绍
部分提到的技术问题。按照本专利技术的实施例的图片检索方法，包括：接收携带目标图片的检索请求；根据预先采集的图片数据库、已训练的第一神经网络模型和所述目标图片，从所述图片数据库中获取相似度值最大的第一图片；如果所述第一图片的相似度值小于预设相似度阈值，则根据所述图片数据库、已训练的第二神经网络模型和所述目标图片，从所述图片数据库中获...
【技术保护点】
1.一种图片检索方法，包括：接收携带目标图片的检索请求；根据预先采集的图片数据库、已训练的第一神经网络模型和所述目标图片，从所述图片数据库中获取相似度值最大的第一图片；如果所述第一图片的相似度值小于预设相似度阈值，则根据所述图片数据库、已训练的第二神经网络模型和所述目标图片，从所述图片数据库中获取相似度值最大的第二图片；将所述第一图片和所述第二图片确定为所述目标图片的检索结果，或，比较所述第一图片和所述第二图片的相似度值大小，将相似度值较大的图片确定为所述目标图片的检索结果。
【技术特征摘要】
1.一种图片检索方法，包括：接收携带目标图片的检索请求；根据预先采集的图片数据库、已训练的第一神经网络模型和所述目标图片，从所述图片数据库中获取相似度值最大的第一图片；如果所述第一图片的相似度值小于预设相似度阈值，则根据所述图片数据库、已训练的第二神经网络模型和所述目标图片，从所述图片数据库中获取相似度值最大的第二图片；将所述第一图片和所述第二图片确定为所述目标图片的检索结果，或，比较所述第一图片和所述第二图片的相似度值大小，将相似度值较大的图片确定为所述目标图片的检索结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一神经网络模型是利用第一训练图片集训练得到的，以及，所述第二神经网络模型是利用第二训练图片集训练得到的，其中，所述第一训练图片集是基于第一规则集中的规则从所述图片数据库中选取的，以及，所述第二训练图片集是基于第二规则集中的规则从所述图片数据库中选取的。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述图片数据库中的至少一部分图片是从所述图片数据库中选取的一个或多个种子图片衍生得到的。4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其中，所述第一神经网络模型是卷积神经网络模型，以及所述第二神经网络模型是基于区域信息的卷积神经网络模型。5.一种图片检索装置，包括：接收模块，用于接收携带目标图片的检索请求；第一获取模块，用于根据预先采集的图片数据库、已训练的第一神经网络模型和所述目标图片，从所述图片数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：金玲玲，饶东升，何文玮，黄水龙，李成嘉，
申请(专利权)人：深圳灵图慧视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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