ABSTRACT Med den snabba ökningen av multimodala data har den tvärmodala sökningen i stor utsträckning lockat till sig forskningsintressen. På grund av dess effektivitet när det gäller lagring och databehandling används hashingbaserade metoder i stor skala för multimodal hämtning. De flesta befintliga hashing metoder är utformade baserat på binär övervakning, som omvandlar komplexa relationer av multi-märkta data till enkla liknande eller olikartade. Men få metoder har utforskat den rika semantiska informationen implicit i multi-label data för att förbättra noggrannheten i sökningsresultat. I detta dokument föreslås det semantiska tillvägagångssättet för att skapa tillsyn på flera nivåer genom att man undersöker märkningens relevans. Och en djup hashing ram är utformad för multi-label bild-text cross hämtning uppgifter. Det kan samtidigt fånga den binära likheten och den komplexa semantiska strukturen av data i olika former. Dessutom, effekterna av tre olika konvolutionella neurala nätverk, CNN-F, VGG-16, och ResNet-50, på hämtningsresultaten jämförs. De experimentella resultaten på en cross-modal dataset med öppen källkod visar att vårt tillvägagångssätt överträffar flera toppmoderna hashmetoder, och hämtningsresultatet på CNN-F-nätverket är bättre än VGG-16 och ResNet-50. INDEX TERMS cross-modal hämtning, djupinlärning, hashing-metod, flermärkt lärande.
Referensreferensreferensreferensen byggde upp ett tillvägagångssätt baserat på semantisk flernivåövervakningsgenerering genom att upptäcka märkningsrelevans.
Deep Multi-Level Semantic Hashing for Cross-Modal Retrieval
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}