Abstract-This paper presenterar en övervakad djup hashing metod som konstruerar binär hash koder från märkta data för storskalig bildsökning. Vi antar att semantiska etiketter styrs av en uppsättning latenta attribut där varje attribut kan vara på eller av, och klassificeringen bygger på dessa attribut. Baserat på detta antagande, vår strategi, dubbade övervakade semantikbevarande djup hashing (SSDH), konstruerar hash fungerar som ett latent lager i ett djupt nätverk där binära koder lärs genom optimering av en objektiv funktion definieras över klassificeringsfel och andra önskvärda egenskaper hos hashkoder. Med denna design, SSDH har en trevlig egenskap att klassificering och hämtning är enhetliga i en enda lärande modell, och de lärde binära koderna inte bara bevara den semantiska likheten mellan bilder men också är effektiva för bildsökning. Dessutom utför SSDH gemensamt lärande av bild representationer, hash koder, och klassificering på ett punktvis sätt och därmed är naturligt skalbar till storskaliga datauppsättningar. SSDH är enkelt och kan lätt realiseras genom en liten ändring av en befintlig djup arkitektur för klassificering, men det är effektivt och överträffar andra oövervakade och övervakade hashing metoder på flera riktmärken och en stor datauppsättning som omfattar mer än 1 miljon bilder.
Yang m.fl. I REF föreslogs en förlustfunktion definierad på klassificeringsfel och andra önskvärda egenskaper hos hashkoder för att lära sig hashfunktionerna.
Supervised Learning of Semantics-Preserving Hashing via Deep Neural Networks for Large-Scale Image Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}