Med den snabba tillväxten av multimediadata (t.ex. bild, ljud och video etc.) På webben har inlärningsbaserade hashingtekniker som Deep Supervised Hashing (DSH) visat sig vara mycket effektiva för storskalig multimediasökning. De senaste framgångarna med inlärningsbaserade haschmetoder beror till stor del på framgången med djupt lärandebaserade haschmetoder. Det finns dock vissa begränsningar för tidigare inlärningsbaserade hashmetoder (t.ex. de inlärda hashkoderna som innehåller repetitiv och mycket korrelerad information). I detta dokument föreslår vi en ny inlärningsbaserad hashmetod, kallad Djupuppmärksamhetsstyrd Hashing (DAgH). DAgH implementeras med hjälp av två strömramar. Grundidén är att använda guidade hashkoder som genereras av hashing-nätverket i det första strömnätet (kallas det första hashing-nätverket) för att vägleda utbildningen av hashing-nätet i det andra strömnätet (kallas det andra hashing-nätet). Särskilt i det första nätverket utnyttjar det ett uppmärksamhetsnätverk och hashing-nätverk för att generera de uppmärksamhetsstyrda hash-koderna från de ursprungliga bilderna. Den förlustfunktion vi föreslår innehåller två komponenter: den semantiska förlusten och uppmärksamhetsförlusten. Uppmärksamhetsförlusten används för att straffa uppmärksamhetsnätet för att få den framträdande regionen från par av bilder; i det andra nätverket används dessa uppmärksamhetsstyrda hashkoder för att vägleda utbildningen av det andra hashingnätet (dvs. dessa koder behandlas som övervakade etiketter för att träna det andra nätverket). Genom att göra detta kan DAgH till fullo utnyttja den mest kritiska information som finns i bilder för att vägleda det andra hashnätverket för att lära sig effektiva hashkoder på ett riktigt end-to-end-sätt. Resultaten från våra experiment visar att DAgH kan generera högkvalitativa hashkoder och det överträffar nuvarande state-of-the-art metoder på tre referensdatauppsättningar, CIFAR-10, NUS-WIDE och ImageNet.
Djupuppmärksamhetsstyrd Hashing (DAgH) REF utnyttjade ett uppmärksamhetsnätverk för att få de framträdande regionerna av de bilder som sedan används för att vägleda hashkodernas inlärning.
Deep Attention-guided Hashing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}