Abstract-Similarity-bevarande hashing är en vanlig metod för närmaste grannsökning i storskalig bildsökning. För bildsökning är deep-network-baserade hashing-metoder tilltalande, eftersom de samtidigt kan lära sig effektiva bildrepresentationer och kompakta hash-koder. Detta dokument fokuserar på deep-network-baserad hashing för flermärkta bilder, som var och en kan innehålla objekt av flera kategorier. I de flesta befintliga hashing metoder, varje bild representeras av en bit av hash kod, som kallas semantisk hashing. Denna inställning kan vara suboptimal för multi-label bildsökning. För att lösa detta problem föreslår vi en djup arkitektur som lär sig exempelaware bildrepresentationer för flermärkta bilddata, som är organiserade i flera grupper, med varje grupp som innehåller funktioner för en kategori. De exempelmedvetna representationerna medför inte bara fördelar för semantisk hashing utan kan också användas i kategori-medveten hashing, där en bild representeras av flera delar av hashkoder och varje kodstycke motsvarar en kategori. Omfattande utvärderingar av flera referensdatauppsättningar visar att den föreslagna metoden, både för den semantiska hashningen och för den kategorimedvetna hashingen, uppvisar betydande förbättringar jämfört med de senaste övervakade och oövervakade hashmetoderna. Index Terms-Multi-label, bildsökning, instans-medveten bildrepresentation, kategori-medveten hashing, semantisk hashing, djupt lärande.
Lai m.fl. REF föreslog en instansmedveten metod, som representerade bilder med flera hashkoder för varje del motsvarar en kategori.
Instance-Aware Hashing for Multi-Label Image Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}