Supervised hashing syftar till att kartlägga de ursprungliga funktionerna till kompakta binära koder som kan bevara etikett baserad likhet i Hamming utrymme. Icke-linjära hashfunktioner har visat sin fördel framför linjära på grund av sin kraftfulla generaliseringsförmåga. I litteraturen används kärnans funktioner vanligtvis för att uppnå icke-linjäritet i hashing, som uppnår uppmuntrande hämtningsprestanda till priset av långsam utvärdering och träningstid. Här föreslår vi att man använder förstärkta beslutsträd för att uppnå icke-linjäritet i hashing, som är snabba att träna och utvärdera, och därmed mer lämpliga för hashing med data med hög dimension. I vårt tillvägagångssätt, föreslår vi först sub-modulära formuleringar för hashing binär kod inference problem och en effektiv GraphCut baserad block sökning metod för att lösa storskaliga inference. Sedan lär vi oss hash funktioner genom att träna ökade beslut träd för att passa binära koder. Experiment visar att vår föreslagna metod avsevärt överträffar de flesta toppmoderna metoder i hämtning precision och träningstid. Speciellt för högdimensionella data, vår metod är storleksordningar snabbare än många metoder när det gäller träningstid.
FastHash REF använder också en KSH objektiv funktion men använder beslut träd som hash funktioner och använder en GraphCut baserad metod för binär kod inference.
Fast Supervised Hashing with Decision Trees for High-Dimensional Data
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}