När du möter storskaliga bilddataset, online hashing fungerar som en lovande lösning för online hämtning och förutsägelser uppgifter. Det kodar online strömmande data till kompakta binära koder, och samtidigt uppdaterar hash funktioner för att förnya koder för den befintliga datauppsättningen. För detta ändamål, de befintliga metoderna uppdatera hash fungerar enbart baserat på den nya data batch, utan att undersöka sambandet mellan sådana nya data och den befintliga dataset. Dessutom uppdaterar befintliga verk hashfunktionerna med hjälp av en avslappningsprocess i dess motsvarande ungefärliga kontinuerliga utrymme. Och det förblir som ett öppet problem att direkt tillämpa diskreta optimeringar i online hashing. I detta dokument föreslår vi en ny övervakad hashmetod online, kallad Balanserad Likhet för Online Discrete Hashing (BSODH), för att lösa ovanstående problem inom en enhetlig ram. BSODH använder en väl utformad hash algoritm för att bevara likheten mellan strömmande data och befintliga dataset via en asymmetrisk graf legalisering. Vi identifierar vidare problemet "data-obalans" som orsakas av den konstruerade asymmetriska grafen, vilket begränsar tillämpningen av diskret optimering i vårt problem. Därför föreslås ytterligare en ny balanserad likhet, som använder två jämviktsfaktorer för att balansera liknande och olikartade vikter och så småningom möjliggör användning av diskreta optimeringar. Omfattande experiment som genomförts på tre allmänt använda riktmärken visar på fördelarna med den föreslagna metoden jämfört med de senaste metoderna.
Balanserad Likhet för online Discrete Hashing (BSODH) REF föreslogs nyligen för att möjliggöra lärande hash modell på strömmande data, som undersöker sambandet mellan nya data och den befintliga datauppsättningen.
Towards Optimal Discrete Online Hashing with Balanced Similarity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}