Hashing används i stor utsträckning för att approximera närmaste grannsökning efter storskalig multimodal hämtning med lagrings- och beräkningseffektivitet. Cross-modal hashing förbättrar kvaliteten på hashkodning genom att utnyttja semantiska korrelationer mellan olika metoder. Befintliga cross-modal hashing metoder först omvandla data till lågdimensionella funktion vektorer, och sedan generera binära koder genom en annan separat kvantisering steg. Dock kan suboptimala hash-koder genereras eftersom kvantiseringsfelet inte uttryckligen minimeras och funktionen representation inte är gemensamt optimerad med binära koder. I detta dokument presenteras en Correlation Hashing Network (CHN) strategi för crossmodal hashing, som tillsammans lär sig god datarepresentation skräddarsydd för hashkodning och formellt kontrollerar kvantiseringsfelet. Den föreslagna CHN är en hybrid djup arkitektur som utgör en convolutional neural nätverk för att lära sig bra bild representationer, en flerskikts perception för att lära sig bra text representationer, två hashing lager för att generera kompakta binära koder, och en strukturerad max-marginal förlust som integrerar allt tillsammans för att möjliggöra lärande likhet-bevarande och hög kvalitet hash koder. Omfattande empirisk studie visar att CHN ger toppmoderna tvärmodala hämtningsresultat på standardriktmärken.
Korrelationshashing network (CHN) REF lär sig gemensamt bild- och textrepresentationer anpassade för hashkodning och kontrollerar formellt kvantifieringsfelet.
Correlation Hashing Network for Efficient Cross-Modal Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}