Abstract-Existing video hash funktioner är uppbyggda på tre isolerade stadier: ram pooling, avslappnad inlärning, och binarization, som inte har tillräckligt utforskat den tidsmässiga ordningen av videoramar i en gemensam binär optimering modell, vilket resulterar i allvarlig informationsförlust. I detta dokument föreslår vi en ny oövervakad video hashing ram dubbad Själv-övervakad Video Hashing (SSVH), som kan fånga den timliga naturen av videor i ett end-to-end lärande-to-hash mode. Vi tar specifikt upp två centrala problem: 1) hur man utformar en kodare-dekoder arkitektur för att generera binära koder för videor, och 2) hur man utrustar binära koder med möjlighet till exakt videohämtning. Vi designar en hierarkisk binär autoencoder för att modellera temporal beroenden i videor med flera granularities, och bädda in videorna i binära koder med mindre beräkningar än den staplade arkitekturen. Sedan uppmuntrar vi de binära koderna att samtidigt rekonstruera det visuella innehållet och grannstrukturen i videorna. Experiment på två verkliga datauppsättningar (FCVID och YFCC) visar att vår SSVH-metod avsevärt kan överträffa de senaste metoderna och uppnå de bästa resultaten på uppgiften att oövervakad videosökning.
Sång och al. REF byggde ett självövervakat hashsystem för video, som kunde fånga tidsförhållandet mellan ramar med hjälp av en kodare.
Self-Supervised Video Hashing with Hierarchical Binary Auto-encoder
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}