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上传时间: 2021-03-14
详细说明：保留相似性的哈希是大规模图像检索中最近邻居搜索的常用方法。 对于图像检索，基于深度网络的哈希方法很有吸引力，因为它们可以同时学习有效的图像表示形式和紧凑的哈希码。 本文着重于针对多标签图像的基于深度网络的哈希，每个图像都可能包含多个类别的对象。 在大多数现有的散列方法中，每个图像由一个散列码表示，这被称为语义散列。 对于多标签图像检索，此设置可能不是最佳的。 为了解决此问题，我们提出了一种深度体系结构，该体系结构学习多标签图像数据的实例感知图像表示形式，该实例表示形式分为多个组，每个组包含一个类别的特征。 实例感知表示不仅为语义哈希带来优势，而且可以用于类别感知哈希，其中图像由多个哈希码表示，每个代码对应一个类别。 在几个基准数据集上进行的广泛评估表明，对于语义哈希和类别感知哈希，所提出的方法均显示出相对于最新的有监督和无监督哈希方法的显着改进。
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