Hashing har i stor utsträckning tillämpats på storskalig multimediasökning på grund av lagrings- och hämtningseffektiviteten. Cross-modal hashing möjliggör effektiv hämtning från en databas av en modalitet som svar på en fråga om en annan modalitet. Befintligt arbete med korsmodal hashing förutsätter heterogena relationer mellan olika metoder för hashfunktionsinlärning. I detta dokument slappnar vi av det starka antagandet genom att endast kräva en sådan heterogen relation i en extra datauppsättning som skiljer sig från fråge-/databasdomänen. Vi skapar en hybrid djup arkitektur för att samtidigt lära sig den tvärmodala korrelationen från hjälpdatasetet, och anpassa datasetets fördelningar mellan hjälpdatasetet och fråge-/databasdomänen, som genererar transitiva hashkoder för heterogen multimediasökning. Omfattande experiment visar att den föreslagna metoden ger toppmodern multimedia hämtning prestanda på offentliga dataset, dvs.. NUS-WIDE, ImageNet-YahooQA.
THN Ref föreslår en hybrid djup arkitektur och använder hjälpdataset för att lära sig korsmodal korrelation för heterogena metoder med parvis korsentropiförlust.
Transitive Hashing Network for Heterogeneous Multimedia Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}