Abstrakt. Hashing är en av de mest populära och kraftfulla ungefärliga närmaste grannsökning tekniker för storskalig bildsökning. De flesta traditionella hashing metoder representerar först bilder som off-the-shelf visuella funktioner och sedan producera hashing koder i ett separat skede. Dock, off-the-shelf visuella funktioner kanske inte är optimalt kompatibel med hash kod inlärning förfarande, vilket kan resultera i sub-optimala hash koder. Nyligen, djupt hashing metoder har föreslagits för att samtidigt lära bildfunktioner och hash koder med hjälp av djupa neurala nätverk och har visat överlägsen prestanda över traditionella hashing metoder. De flesta djuphaschmetoder ges övervakad information i form av parvisa etiketter eller trippeletiketter. Den nuvarande toppmoderna djuphashmetoden DPSH [1], som bygger på pairwise-etiketter, utför bildinlärning och hash-kodinlärning samtidigt genom att maximera sannolikheten för parvisa likheter. Inspirerad av DPSH [1], föreslår vi en triplet-etikett baserad på djup hashing metod som syftar till att maximera sannolikheten för den givna tripletten etiketter. Experimentella resultat visar att vår metod överträffar alla basvärden för CIFAR-10- och NUS-WIDE-datauppsättningar, inklusive den senaste metoden DPSH [1] och alla tidigare tripletterbaserade djuphashingmetoder.
I likhet med DSRH använder DTSH REF den övervakade informationen bland trioletiketter i funktionen lärande baserat på djup hashing arkitektur.
Deep Supervised Hashing with Triplet Labels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}