Hashing har visat sin effektivitet och effektivitet när det gäller att underlätta storskaliga multimedietillämpningar. Övervakad kunskap (t.ex. semantiska etiketter eller parvisa relationer) i samband med data kan avsevärt förbättra kvaliteten på hashkoder och hashfunktioner. Mot bakgrund av den snabba tillväxten av nya koncept och multimediadata på webben kan dock befintliga övervakade haschmetoder lätt drabbas av bristen på och giltigheten hos övervakad information på grund av de dyra kostnaderna för manuell märkning. I detta dokument föreslår vi ett nytt hashsystem, kallat "noll-shot hashing" (ZSH), som komprimerar bilder av "osedda" kategorier till binära koder med hashfunktioner som lärt sig av begränsade träningsdata för "sedda" kategorier. Specifikt projicerar vi oberoende dataetiketter (dvs. 0/1-forms etikettvektorer) i semantiskt inbäddningsutrymme, där semantiska relationer mellan alla etiketter exakt kan karakteriseras och därmed ses övervakad kunskap kan överföras till osynliga klasser. För att klara av det semantiska skiftproblemet roterar vi dessutom det inbäddade utrymmet för att på ett mer lämpligt sätt anpassa inbäddade semantiker till det visuella funktionsutrymmet på låg nivå, vilket minskar det semantiska gapets påverkan. Under tiden, för att utöva positiva effekter på lärande högkvalitativa hash funktioner, föreslår vi vidare att bevara lokal strukturell egendom och diskret natur i binära koder. Dessutom utvecklar vi en effektiv alternerande algoritm för att lösa ZSH-modellen. Omfattande experiment som utförs på olika datauppsättningar i verkliga livet visar ZSH:s överlägsna prestanda för hämtning av bilder med nollbilder jämfört med flera moderna hashmetoder.
Yang m.fl. REF föreslog noll-shot hashing för att koda bilderna av de osynliga klasserna till de binära koderna.
Zero-Shot Hashing via Transferring Supervised Knowledge
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}