På grund av den låga lagringskostnaden och den snabba frågehastigheten har crossmodal hashing (CMH) använts i stor utsträckning för likhetssökning i multimediasökningstillämpningar. De flesta befintliga CMH-metoder bygger dock på handgjorda funktioner som kanske inte är optimalt kompatibla med hash-code inlärningsproceduren. Som ett resultat av detta kan det hända att befintliga CMH-metoder med handgjorda funktioner inte uppnår tillfredsställande prestanda. I detta dokument föreslår vi en ny CMH-metod, kallad djup cross-modal hashing (DCMH), genom att integrera funktionsinlärning och hash-code-inlärning i samma ram. DCMH är en end-to-end lärande ram med djupa neurala nätverk, en för varje modalitet, att utföra funktionsinlärning från grunden. Experiment på tre verkliga datauppsättningar med bildtextmetoder visar att DCMH kan överträffa andra baslinjer för att uppnå den senaste prestandan i cross-modal hämtning.
På senare tid har man särskilt börjat uppmärksamma ramar för djup korsmodal hashing (DCMH), såsom Deep Cross-modal Hashing Ref.
Deep Cross-Modal Hashing
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}