Med den snabba tillväxten av bild- och videodata på webben har hashing studerats ingående för bild- eller videosökning under de senaste åren. Genom att dra nytta av den senaste tidens framsteg i fråga om djupinlärning har djupgående haschmetoder uppnått lovande resultat när det gäller bildsökning. Det finns dock vissa begränsningar för tidigare djupgående haschmetoder (t.ex. utnyttjas inte den semantiska informationen fullt ut). I detta dokument utvecklar vi en djupt övervakad diskret hashing algoritm baserat på antagandet att de lärda binära koderna bör vara idealiska för klassificering. Både parvis märkningsinformation och klassificeringsinformation används för att lära sig hashkoderna inom en strömram. Vi begränsar utgångarna i det sista lagret till att vara binära koder direkt, vilket sällan undersöks i djup hashing algoritm. På grund av hashkodernas diskreta karaktär används en alternerande minimeringsmetod för att optimera den objektiva funktionen. Experimentella resultat har visat att vår metod överträffar nuvarande toppmoderna metoder på referensdatauppsättningar.
REF har utnyttjat både parvis märkning och klassificeringsinformation för att lära sig diskreta hashkoder, som uppvisar toppmoderna prestanda på bildsökningsuppgifter.
Deep Supervised Discrete Hashing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}