Abstrakt. Tillsammans med data på webben ökar dramatiskt, hashing blir mer och mer populärt som en metod för ungefärlig närmaste grannsökning. Tidigare övervakade hashing metoder använde likhet / olikhet matris för att få semantisk information. Men matrisen är inte lätt att konstruera för en ny datauppsättning. I stället för att rekonstruera matrisen föreslog vi en enkel CNN-baserad hashingmetod, dvs. binarilizing aktiveringar av ett helt ansluten lager med tröskel 0 och tar det binära resultatet som hashkoder. Denna metod uppnådde bästa prestanda på CIFAR-10 och var jämförbar med den senaste tekniken på MNIST. Och våra experiment på CIFAR-10 föreslog att tecknen på aktiveringar kan medföra mer information än de relativa värdena av aktiveringar mellan prover, och att co-adaption mellan funktionsextraktor och hash funktioner är viktigt för hashing.
Guo m.fl. REF föreslår en enkel CNN-baserad hashing metod, de kvantifierar aktiveringen av en fullt ansluten lager med tröskel 0 och ta de binära resultaten som hash-koder.
CNN Based Hashing for Image Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}