Hashing har använts i stor skala för bildsökning på grund av den låga lagringskostnaden och den snabba frågehastigheten. Nästan alla djupa haschmetoder upptäcker inte tillräckligt semantisk korrelation från etikettinformation, vilket resulterar i de inlärda hashkoderna mindre diskriminerande. I detta dokument föreslår vi en ny Deep Joint Semantic-Embendding Hashing (DSEH) strategi som består av LabNet och ImgNet. Speciellt, LabNet utforskas för att fånga riklig semantisk korrelation mellan prov par och övervaka ImgNet från både semantiska nivå och hash koder nivå, vilket är ledande till de genererade hash koder är mer diskriminerande och likhetsbevarande. Omfattande experiment på tre referensdatauppsättningar visar att den föreslagna modellen överträffar nuvarande toppmoderna metoder.
Djup Joint Semantic-Embendding Hashing (DSEH) REF utnyttjar de inlärda.
Deep Joint Semantic-Embedding Hashing
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}