Inlärning baserad hashing spelar en central roll i storskalig visuell sökning. Men de flesta befintliga hashing algoritmer tenderar att lära grunda modeller som inte söker representativa binära koder. I detta dokument föreslår vi en ny hashningsmetod baserad på oövervakad djup inlärning för att hierarkiskt omvandla funktioner till hashkoder. Inom den heterogena djupa hashing ramen, autoencoder lager med särskilda begränsningar anses modellera den icke-linjära kartläggningen mellan funktioner och binära koder. Sedan, en begränsad Boltzmann Machine (RBM) lager med begränsningar används för att minska dimensionen i hamming utrymme. Omfattande experiment om problemet med visuell sökning visar konkurrenskraften i vårt föreslagna tillvägagångssätt jämfört med den senaste tekniken.
REF använder klassisk autoencoder för att utnyttja den underliggande strukturen av data på ett oövervakat sätt följt av ett RBM-skikt med begränsningar för att minska dimensionerna av hamming utrymme.
Unsupervised Deep Hashing for Large-scale Visual Search
{'venue': '2016 6th International Conference on Image Processing Theory Tools and Applications (IPTA)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}