Korsvisa hämtning, som fokuserar på att söka bilder som svar på textfrågor eller vice versa, har fått ökad uppmärksamhet nyligen. Crossview hashing är att effektivt lösa korsvisa hämtning problem med binära hash-koder. De flesta befintliga verk om korsvisa hashing utnyttja multiview inbäddning metod för att ta itu med detta problem, vilket oundvikligen orsakar informationsförlust i både bild- och textdomäner. Inspirerad av Generative Adversarial Nets (Gans), presenterar detta dokument en ny modell som kan förvandla Crossview Hashing till en-vy hashing (Tuch), vilket gör det möjligt att bevara informationen om bilden så mycket som möjligt. Tuch är en ny djup arkitektur som integrerar ett språk modell nätverk T för text funktion extrahering, en generator nätverk G för att generera falska bilder från textfunktion och ett hashing nätverk H för att lära hashing funktioner för att generera kompakta binära koder. Vår arkitektur förenar effektivt gemensamt generativt kontradiktoriskt lärande och cross-view hashing. Omfattande empiriska bevis visar att vår TUKH-strategi uppnår toppmoderna resultat, särskilt på text till bildsökning, baserat på bilderens datauppsättningar, d.v.s. standard IAPRTC-12 och storskalig Microsoft COCO.
Inspirerad av denna idé, Zhao et al. REF förvandlar korsvisa hashing till en-vy genom att generera falska bilder från textfunktion och gemensamt lära sig hash-funktioner.
TUCH:Turning Cross-view Hashing into Single-view Hashing via Generative Adversarial Nets
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}