细粒度检索更准更快
通过分层特征提取与级联表示学习，在保持分类与哈希任务平衡的同时捕获多级细节，显著提升细粒度图像检索的准确率与效率。
Liu, Shun · Yanjun, Zheng · 曾宪贤 · 元俊 · Li, Jiawen · 陳榮峻
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025
分层骨干网络从不同特征层级捕获细节，避免仅用高层特征造成的细粒度信息丢失。
自适应损失函数动态调整分类和哈希两个任务的贡献，训练更稳定，检索精度更高。
在16、32、64、128位等多种哈希码长度下均取得当前最优结果，应用灵活。