Hashing har varit en allmänt antagen teknik för närmaste grannsökning i storskaliga bildsökningsuppgifter. Den senaste tidens forskning har visat att utnyttjande av övervakad information kan leda till hasch av hög kvalitet. Kostnaden för att annotera uppgifter är dock ofta ett hinder vid tillämpning av övervakad haschning på en ny domän. Dessutom kan resultaten drabbas av robusthetsproblemet eftersom data på tränings- och teststadiet kan komma från olika distributioner. I detta dokument studeras utforskandet av att generera syntetiska data genom semiövervakade generativa kontrariska nätverk (GAN), som utnyttjar till stor del omärkta och begränsade utbildningsdata för att producera mycket övertygande data med inneboende invariant och global samstämmighet, för att bättre förstå statistiska strukturer av naturliga data. Vi visar att ovanstående två begränsningar kan minskas väl genom att använda de syntetiska uppgifterna för hashing. Specifikt presenteras en ny djup semantisk hashing med GANs (DSH-Gans) som huvudsakligen består av fyra komponenter: en djup konvolution neurala nätverk (CNN) för att lära bildrepresentationer, en motståndare ström för att skilja syntetiska bilder från verkliga, en hash ström för att koda bildrepresentationer till hashkoder och en klassificering ström. Hela arkitekturen tränas endto-end genom att gemensamt optimera tre förluster, d.v.s., kontrarimal förlust för att korrigera märkning av syntetiska eller verkliga för varje prov, triplet ranking förlust för att bevara den relativa likheten beställning i den ingående realsyntetiska tripletter och klassificering förlust för att klassificera varje prov korrekt. Omfattande experiment som utförts på både CIFAR-10 och NUS-WIDE-bildriktmärken validerar * Detta arbete utfördes på Microsoft Research Asia. De två första författarna bidrog lika mycket till verket. Förmågan att utnyttja syntetiska bilder för haschning. Vårt ramverk uppnår också överlägsna resultat jämfört med toppmoderna djuphashmodeller.
Djup semantisk hashing med GANs (DSH-Gans) REF presenteras för att optimera hela arkitekturen av hashing modell genom att skilja syntetiska bilder från verkliga.
Deep Semantic Hashing with Generative Adversarial Networks
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}