Den explosiva tillväxten av multimediainnehåll har gjort hashing till en oumbärlig komponent i bildsökning. Särskilt inlärningsbaserad hashing har nyligen visat sig vara mycket lovande med utvecklingen av Convolutional Neural Network (CNN). De befintliga hashingmetoderna är dock oftast anpassade för klassificering. Inlärning hash funktioner för hämtning uppgifter, särskilt till exempel nivå hämtning, står fortfarande inför många utmaningar. Med tanke på svårigheten att få märkta dataset för bildsökning uppgift i stor skala, föreslår vi en ny CNN-baserad oövervakad hashing metod, nämligen Obesudlad Triplet Hashing (UTH). Det oövervakade hashnätverket är utformat utifrån följande tre principer: 1) maximera diskrimineringen mellan bildrepresentationer; 2) minimera kvantifieringsförlusten mellan de ursprungliga verkligt värderade funktionsdeskriptionerna och de inlärda hashkoderna; 3) maximera informationsentropin för de inlärda hashkoderna för att förbättra deras representationsförmåga. Omfattande experiment på CIFAR-10, MNIST och In-shop datauppsättningar har visat att UTH överträffar flera state-of-the-art oövervakade hashing metoder när det gäller hämtning noggrannhet.
Oövervakad triplet hashing (UTH) REF använder en oövervakad triplet förlust för att få balanserade hash koder.
Unsupervised Triplet Hashing for Fast Image Retrieval
{'venue': "Thematic Workshops '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}