Under de senaste åren har hashing fått allt större uppmärksamhet på grund av sin överlägsna kapacitet med låga lagringskostnader och hög frågeeffektivitet vid storskalig gränsöverskridande hämtning. Man har kunnat dra nytta av djupt lutande och ständigt övertygande resultat i den tvärmodala återvinningsgemenskapen. Befintliga korsmodala hashmetoder bygger dock antingen på mängder av märkt information eller har ingen förmåga att lära sig ett exakt samband mellan olika metoder. I detta dokument föreslog vi oöverträffade sammankopplade cykelgenerativa kontrariska Hashing-nätverk (ACH), för cross-modal hämtning, där yttre cykelnätverk används för att lära sig kraftfull gemensam representation, och inre cykelnätverk förklaras för att generera tillförlitliga hash-koder. Specifikt, vår föreslagna MYCKET sömlöst par dessa två nätverk med generativ kontradiktorisk mekanism, som kan optimeras samtidigt för att lära sig representation och hash koder. Omfattande experiment på tre populära referensdatauppsättningar visar att de föreslagna UKH överträffar de senaste oövervakade korsmodala hashmetoderna.
MYCKET REF är en cross-modal hämtningsmetod, där det yttre cykelnätet används för att lära sig kraftfull gemensam representation och det inre cykelnätet förklaras generera tillförlitliga hashkoder.
Coupled CycleGAN: Unsupervised Hashing Network for Cross-Modal Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}