基于自动权重分配和对比哈希的遥感图像检索优化方法

本发明提出了一种基于自动权重分配和对比哈希的遥感图像检索优化方法，构建了基于自动权重分配的对比哈希网络模型，采用双阶段训练策略优化模型性能。在特征学习阶段，提出自动加权对比损失，引入高斯加权和动态调整策略改进传统损失函数，依据样本对间的重要性给予不同的权重值，强化模型对关键样本对的学习；设定阈值识别难负样本，使模型不会受到难负样本的干扰。哈希学习阶段加上哈希层将高维图像表示转换为二进制哈希码，引入量化损失对拼接融合后的哈希码进行学习，使得在汉明空间中数据间的语义相似结构能够得到保持，同时利用自动加权对比损失提升哈希码的辨识力。本发明能够有效检索到目标遥感图像，且检索速度较快。