一種基于深度表征學(xué)習(xí)的大規(guī)模哈希圖像檢索方法，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、基于半監(jiān)督的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)建、基于成對的哈希損失函數(shù)設(shè)計步損失函數(shù)的優(yōu)化學(xué)習(xí)和搜索結(jié)果的后處理。本發(fā)明采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和全連接層進(jìn)行圖像特征的提取以及哈希函數(shù)的學(xué)習(xí)，設(shè)計了帶標(biāo)簽的交叉熵?fù)p失項、三元組損失項以及偽標(biāo)簽損失項構(gòu)成的組合損失函數(shù)，采用帶動量的隨機(jī)梯度下降法進(jìn)行優(yōu)化求解，具有較高的計算效率，最后實現(xiàn)精度和速度統(tǒng)一的圖像檢索性能。本發(fā)明在圖像搜索領(lǐng)域快速發(fā)展的現(xiàn)狀下，對圖像搜索問題進(jìn)行基于圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和標(biāo)簽的基礎(chǔ)下進(jìn)行高效建模，有效提高的模型準(zhǔn)確性和更優(yōu)化的查詢速度。