本发明公开的基于直推式半监督深度学习的图像哈希编码方法：将数据集划分为训练样本集和测试样本集；将训练集进一步划分为有标注训练样本集和无标注训练样本集；搭建深度卷积神经网络模型；将无标注样本的类别标签向量随机初始化，然后在整个训练集上训练步骤3)所搭建的网络模型直到网络模型收敛；为所有训练样本推断出对应的类别标签向量；为每一个训练样本计算出与之对应的置信度；使用整个训练样本集从随机初始化开始训练步骤3)所搭建的网络模型直到网络模型收敛；重复执行步骤5)‑7)，直到当前轮次训练数达到预先设定的最大轮次训练数；使用训练好的网络模型计算测试样本集中图像的哈希编码。该方法能够显著降低数据的标注成本。
