Med den snabba tillväxten av webbbilder har hashing fått allt större intresse för storskalig bildsökning. Forskningsinsatser har ägnats åt att lära sig kompakta binära koder som bevarar semantisk likhet baserad på etiketter. De flesta av dessa hashing metoder är dock utformade för att hantera enkel binär likhet. Den komplexa semantiska strukturen av bilder som förknippas med flera etiketter har ännu inte utforskats väl. Här föreslår vi en djup semantisk rankningsmetod för att lära sig hashfunktioner som bevarar semantisk likhet mellan multietikettbilder. I vårt förhållningssätt inkorporeras djupa konvolutionella neurala nätverk i hashfunktioner för att gemensamt lära sig funktionsrepresentationer och kartläggningar från dem till hashkoder, vilket undviker begränsningen av semantisk representationskraft av handgjorda funktioner. Samtidigt används en rankningslista som kodar informationen om likheter på flera nivåer för att vägleda inlärningen av sådana djupa hashfunktioner. Ett effektivt system baserat på surrogatförlust används för att lösa det svårhanterliga optimeringsproblemet med nonsmooth och multivariata rankningsåtgärder som är involverade i inlärningsprocessen. Experimentella resultat visar överlägsenheten i vårt föreslagna tillvägagångssätt jämfört med flera "state-of-theart hashing"-metoder när det gäller rankning av mätvärden när de testas på flermärkta bilddataset. 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Den nyligen föreslagna djupsemantiska rankningsmetoden REF bevarar semantisk likhet på flera nivåer mellan multimärkta bilder genom att gemensamt lära sig funktionsrepresentationer och kartläggningar från dem till hashkoder.
Deep semantic ranking based hashing for multi-label image retrieval
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}