Abstract-Extrahera informativa bildfunktioner och lära sig effektiva ungefärliga hashing funktioner är två avgörande steg i bildhämtning. Konventionella metoder studerar ofta dessa två steg separat, t.ex. inlärning hash funktioner från en fördefinierad handgjorda funktion utrymme. Samtidigt är bitlängderna av utdata hashing koder förinställda i de mest tidigare metoderna, försumma betydelsen av olika bitar och begränsa deras praktiska flexibilitet. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi en övervakad inlärningsram för att generera kompakta och bitskalbara hashkoder direkt från råa bilder. Vi poserar hashing lärande som ett problem av regularized likhet lärande. I synnerhet organiserar vi träningsbilder i en sats av trioler prover, varje prov innehåller två bilder med samma etikett och en med en annan etikett. Med dessa trillingar maximerar vi marginalen mellan de matchade paren och de missmatchade paren i hammingutrymmet. Dessutom införs en legaliseringsbegrepp för att upprätthålla adjacenskonsistensen, dvs. bilder av liknande utseende bör ha liknande koder. Det djupa konvolutionella neurala nätverket används för att träna modellen i ett end-to-end mode, där diskriminerande bildfunktioner och hash funktioner samtidigt optimeras. Dessutom är varje bit av våra hashingkoder ojämlikt viktade, så att vi kan manipulera kodlängderna genom att trunkera de obetydliga bitarna. Vårt ramverk överträffar state-of-the-arts på offentliga riktmärken för liknande bildsökning och uppnår också lovande resultat i tillämpningen av personåteridentifierande i övervakningen. Det visas också att de genererade bit-skalbar hashing koder väl bevara de diskriminerande befogenheter med kortare kodlängder.
Referensreferensreferensen föreslog en ram för övervakad inlärning för att generera kompakta och hash-koder som är bitskalbara direkt från de råa bilderna.
Bit-Scalable Deep Hashing With Regularized Similarity Learning for Image Retrieval and Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}