Abstract-Hash-kodning har i stor utsträckning använts i den ungefärliga närmaste grannsökningen för storskalig bildsökning. Nyligen har många djupgående hashing metoder föreslagits och visat till stor del förbättrad prestanda jämfört med traditionella funktionslearning-baserade metoder. De flesta av dessa metoder undersöker den parvisa likheten på de semantiska nivå etiketterna, där parvis likhet i allmänhet definieras på ett hårdfördelat sätt. Det vill säga, den parvisa likheten är '1' om de delar inte mindre än en klassetikett och '0' om de inte delar någon. En sådan likhetsdefinition kan dock inte återspegla likhetsrankningen för parvisa bilder som innehåller flera etiketter. I detta dokument föreslås en ny djup hashing metod för multi-etikett bild hämtning genom att omdefiniera parvis likhet i en instans likhet, där instans likhet kvantifieras till en procentsats baserad på normaliserade semantiska etiketter. Baserat på exempel likhet, en viktad kors-entropi förlust och en minsta medel kvadrat felförlust är skräddarsydda för förlustfunktion konstruktion, och används effektivt för samtidig funktionsinlärning och hash kodning. Experiment på tre populära datauppsättningar visar att den föreslagna metoden överträffar de konkurrerande metoderna och uppnår den toppmoderna prestandan i multi-label bildsökning. Index Terms-image hämtning, konvolutionella neurala nätverk, semantisk etikett, bild rankning, djup hashing.
Likhet Deep Hashing (ISDH) REF kvantifierade parvis likheten i procent och genererar hashkoder på instansnivå.
Instance Similarity Deep Hashing for Multi-Label Image Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}