De senaste åren har man sett en bred tillämpning av hashing för storskalig bildsökning. De flesta befintliga hashingmetoder bygger dock på handgjorda funktioner som kanske inte är optimalt kompatibla med hashförfarandet. Nyligen, djupa hashing metoder har föreslagits för att utföra samtidig funktionsinlärning och hash-kod lärande med djupa neurala nätverk, som har visat bättre prestanda än traditionella hashing metoder med handgjorda funktioner. De flesta av dessa djup hashing metoder övervakas vars övervakade information ges med tripletter etiketter. För ett annat vanligt tillämpningsscenario med pairwise-etiketter har det inte funnits metoder för samtidig funktionsinlärning och hash-kodinlärning. I detta dokument föreslår vi en ny djup hashmetod, kallad djup pairwise-övervakad hashing (DPSH), för att utföra simultant funktionsinlärning och hashkodinlärning för applikationer med pairwise-etiketter. Experiment på verkliga dataset visar att vår DPSH-metod kan överträffa andra metoder för att uppnå den senaste prestandan i applikationer för bildsökning.
I Deep Parwise-Supervised Hashing (DPSH) REF, författarna utforma en metod för att hantera den binära begränsningen av den parvis övervakade hash objektiv funktion.
Feature Learning based Deep Supervised Hashing with Pairwise Labels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}