Abstract-Gived fördelarna med sina låga lagringskrav och hög hämtning effektivitet, hashing har nyligen fått ökad uppmärksamhet. I synnerhet har korsmodal hashing använts i stor utsträckning och framgångsrikt i tillämpningar för multimedialiknande sökningar. Nästan alla befintliga metoder med cross-modal hashing kan dock inte få kraftfulla hashkoder på grund av att de ignorerar den relativa likheten mellan heterogena data som innehåller rikare semantisk information, vilket leder till otillfredsställande hämtningsprestanda. I detta dokument föreslår vi ett tripletbaserat nätverk för djup hashing (TDH) för cross-modal hämtning. För det första använder vi trippeletiketterna, som beskriver de relativa sambanden mellan tre fall som övervakning för att fånga upp mer allmänna semantiska samband mellan korsmodala fall. Därefter etablerar vi en förlustfunktion från det intermodala perspektivet och det intramodala perspektivet för att öka haschkodernas diskriminerande förmåga. Slutligen införs grafreglering i vår föreslagna TDH-metod för att bevara den ursprungliga semantiska likheten mellan hashkoder i hammingrymden. Experimentella resultat visar att vår föreslagna metod överträffar flera toppmoderna metoder för två populära tvärmodala datamängder.
Trippelbaserad djup hashing (TDH) REF används för tvärmodal hämtning, och trippeletiketter utnyttjas som övervakad information för att fånga relativ semantisk korrelation mellan heterogena data från olika metoder.
Triplet-Based Deep Hashing Network for Cross-Modal Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}