De mest slående framgångarna i bildsökning med hjälp av djup hashing har främst handlat om diskriminerande modeller, som kräver etiketter. I detta papper använder vi binära generativa kontrariska nätverk (BGAN) för att bädda in bilder till binära koder på ett oövervakat sätt. Genom att begränsa ingångsbullervariabeln för generativa kontrariska nätverk (GAN) som ska vara binära och beroende på egenskaperna hos varje ingångsbild, kan BGAN samtidigt lära sig en binär representation per bild, och generera en bild som på ett trovärdigt sätt liknar den ursprungliga. Inom den föreslagna ramen, vi tar itu med två huvudsakliga problem: 1) hur man direkt generera binära koder utan avkoppling? 2) hur att utrusta binära representation med förmågan att korrekt bild hämtning? Vi löser dessa problem genom att föreslå en ny teckenaktiveringsstrategi och en förlustfunktion som styr inlärningsprocessen, som består av nya modeller för kontradiktorisk förlust, en innehållsförlust och en strukturförlust i grannskapet. Experimentella resultat på standarddataset (CIFAR-10, NUSWIDE och Flickr) visar att vår BGAN betydligt överträffar befintliga hashing metoder med upp till 107% i form av mAP (se tabell 3 ) 1.
Sång och al. REF använde binära GANs för att bädda in bilder i binär kod och generera bilder som liknar den ursprungliga bilden.
Binary Generative Adversarial Networks for Image Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}