Abstract-Hashing metoder har i stor utsträckning använts för effektiv likhet hämtning på stor skala bild databas. Traditionella hashing metoder lär hash funktioner för att generera binära koder från handgjorda funktioner, som uppnår begränsad noggrannhet eftersom de handgjorda funktioner kan inte optimalt representera bildens innehåll och bevara den semantiska likheten. Nyligen har flera djupa hashing metoder visat bättre prestanda eftersom de djupa arkitekturerna genererar mer diskriminerande funktioner representationer. Dessa djupa hashing metoder är dock främst utformade för övervakade scenarier, som bara utnyttjar den semantiska likhetsinformationen, men ignorerar de underliggande datastrukturerna. I detta dokument föreslår vi den halvövervakade metoden för djup hashing (SSDH) för att utföra effektivare hashfunktionsinlärning genom att samtidigt bevara semantisk likhet och underliggande datastrukturer. De viktigaste bidragen är följande: (1) Vi föreslår en semi-övervakad förlust för att gemensamt minimera det empiriska felet på märkta data, samt inbäddning fel på både märkta och omärkta data, som kan bevara den semantiska likheten och fånga de meningsfulla grannar på de underliggande datastrukturerna för effektiv hashing. (2) En halvövervakad djup hashing nätverk är utformad för att i stor utsträckning utnyttja både märkta och omärkta data, där vi föreslår en online graf konstruktion metod för att dra nytta av de föränderliga djupa funktioner under utbildningen för att bättre fånga semantiska grannar. Såvitt vi vet är det föreslagna djupa nätverket den första djupa haschmetoden som kan utföra hashkodsinlärning och funktionsinlärning samtidigt på ett halvövervakat sätt. Experimentella resultat från fem allmänt använda datauppsättningar visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt överträffar de senaste hashmetoderna.
Till exempel, Semi-övervakad Deep Hashing (SSDH) REF använder en online graf konstruktionsstrategi för att utbilda ett nätverk med omärkt data.
SSDH: Semi-supervised Deep Hashing for Large Scale Image Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}