Likvärdighetsbevarande hasch är en allmänt använd metod för närmaste grannsökning i storskaliga bildsökningsuppgifter. För de flesta befintliga hashing metoder, är en bild först kodas som en vektor för hand-engineering visuella funktioner, följt av en annan separat projektion eller kvantisering steg som genererar binära koder. Sådana visuella vektorer kan dock inte vara optimalt kompatibla med kodningsprocessen, vilket ger upphov till suboptimala hashkoder. I detta dokument föreslår vi en djup arkitektur för övervakad hashing, där bilder kartläggs i binära koder via noggrant utformade djupa neurala nätverk. Rörledningen för den föreslagna djupa arkitekturen består av tre byggstenar: 1) ett delnätverk med en hög av konvolutionslager för att producera de effektiva mellanliggande bildfunktionerna; 2) en modul för delning och kod för att dela upp de mellanliggande bildfunktionerna i flera grenar, var och en kodad till en hashbit; och 3) en triplet rankingförlust utformad för att karakterisera att en bild är mer lik den andra bilden än den tredje. Omfattande utvärderingar av flera referensbilddata visar att den föreslagna simultana funktionen inlärning och hash kodning pipeline ger betydande förbättringar jämfört med andra toppmoderna övervakade eller oövervakade hashing metoder.
Lai m.fl. REF föreslog en enstegs övervakad hashningsmetod som tar tre bilder som indata och bevarar relativa likheter med formen "bild I är mer lik bild I + än bild I −".
Simultaneous Feature Learning and Hash Coding with Deep Neural Networks
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}