På senare tid har djup inlärning framgångsrikt tillämpats på problemet med hasch, vilket ger anmärkningsvärda resultat jämfört med traditionella metoder med handgjorda funktioner. De flesta befintliga metoder för djup haschbildning är dock utformade för det övervakade scenariot och kräver ett stort antal märkta uppgifter. I detta dokument föreslår vi en ny halvövervakad hashmetod för bildsökning, kallad Deep Hashing med en Bipartite Graph (BGDH), för att samtidigt lära sig inbäddningar, funktioner och hashkoder. Mer specifikt konstruerar vi ett bipartit diagram för att upptäcka den underliggande strukturen av data, baserat på vilken en inbäddning genereras för varje instans. Sedan matar vi råa pixlar samt inbäddar till ett djupt neuralt nätverk, och omvandlar de resulterande funktionerna för att bestämma hashkoden. Jämfört med befintliga metoder är BGDH ett universellt ramverk som kan använda olika typer av grafer och förluster. Dessutom föreslår vi en induktiv variant av BGDH för att stödja utvidgningar utanför urvalet. Experimentella resultat på verkliga dataset visar att våra BGDH överträffar toppmoderna hashmetoder.
Deep Hashing med en Bipartite Graph (BGDH) REF förbättrade SSDH genom att använda bipartite grafen, som är mer effektivt för att bygga en graf och lära inbäddningar.
Semi-Supervised Deep Hashing with a Bipartite Graph
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}