Abstract-This paper presenterar en enkel men effektiv övervakad djup hash metod som konstruerar binär hash koder från märkta data för storskalig bildsökning. Vi antar att de semantiska etiketterna styrs av flera latenta attribut med varje attribut på eller av, och klassificeringen bygger på dessa attribut. Baserat på detta antagande, vår strategi, dubbade övervakade semantik-bevarande djup hashing (SSDH), konstruerar hash fungerar som ett latent lager i ett djupt nätverk och binära koder lärs genom att minimera en objektiv funktion definieras över klassificering fel och andra önskvärda hash kod egenskaper. Med denna design har SSDH en fin egenskap att klassificering och hämtning är enhetliga i en enda inlärningsmodell. Dessutom utför SSDH gemensamt lärande av bild representationer, hash koder, och klassificering på ett punkt-wised sätt, och därmed är skalbar till storskaliga datauppsättningar. SSDH är enkelt och kan realiseras genom en liten förbättring av en befintlig djup arkitektur för klassificering, men det är effektivt och överträffar andra hashing metoder på flera riktmärken och stora datauppsättningar. Jämfört med toppmoderna metoder uppnår SSDH högre hämtningsnoggrannhet, medan klassificeringsprestandan inte offras.
Dessutom konstruerar SSDH REF hashfunktioner som ett latent lager i ett djupt nätverk och binärkoderna lär sig genom att minimera en objektiv funktion definierad över klassificeringsfel.
Supervised Learning of Semantics-Preserving Hash via Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}