Djup hashing etablerar effektiv och effektiv bildsökning genom end-to-end inlärning av djupa representationer och hash koder från likhetsdata. Vi presenterar en kompakt kodlösning med fokus på djupinlärning till kvantiseringsmetod som har visat överlägsen prestanda jämfört med hashing-lösningar för likhetssökning. Vi föreslår Deep Triplet Quantization (DTQ), en ny metod för att lära sig djup kvantisering modeller från likhet trioler. För att möjliggöra effektivare trillingträning utformar vi en ny triplet selection approach, Group Hard, som slumpmässigt väljer hårda trillingar i varje bildgrupp. För att generera kompakta binära koder, tillämpar vi ytterligare en trilling kvantisering med svag ortogonalitet under trilling träning. Kvantisationsförlusten minskar kodbokens redundans och ökar kvantibiliteten hos djupa representationer genom bakförökning. Omfattande experiment visar att DTQ kan generera högkvalitativa och kompakta binära koder, som ger state-of-the-art bildhämtning prestanda på tre referensdatauppsättningar, NUS-WIDE, CIFAR-10, och MS-COCO.
Deep Triplet Quantization (DTQ) REF utformade en grupp hård triplet urvalsstrategi och tränade tripletter genom triplet kvantization förlust med svag ortogonal begränsning.
Deep Triplet Quantization
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}