本研究提出了一种有效的方法，以保留完整语义层次结构的类别相似性，以提高大规模图像检索的精细级别性能并生成更好的二进制代码。

Jan, 2019

本文提出了一种新的深度哈希方法，通过将成对相似性重新定义为实例相似性，基于实例相似性，构造了加权交叉熵和最小均方误差损失，用于同时学习特征和哈希编码，实验表明，这种方法优于竞争方法，在多标签图像检索中实现了最先进的性能。

Mar, 2018

本文介绍了一种基于深度神经网络和实例感知图像表示的图像哈希方法，旨在解决多标签图像检索中单哈希码表示的不足，并在多个基准数据集上进行了广泛评估，证明了该方法可以显著提高语义哈希和类别感知哈希的检索性能。

Mar, 2016

本文提出了一种简单而有效的有监督深度哈希方法，构建了来自标记数据的二进制哈希代码，用于大规模图像搜索，在此基础上，哈希函数作为深度网络中的一个潜在层得到构建，最小化分类错误和其他理想哈希代码属性上的目标函数，以实现联合学习的图像表示，哈希代码和分类，从而可应用于大规模数据集。

Jul, 2015

本文提出了一种深度学习结构的监督哈希方法，其中图像通过经过精心设计的卷积神经网络映射为二进制代码，通过三个构建模块的流水线过程（卷积子网络，划分编码模块和三元组排序损失），实现最近邻搜索的高效率和精确度。

Apr, 2015

本文提出一种半监督的深度哈希方法，通过同时保留语义相似性和基础数据结构来更有效地学习哈希函数。实验结果表明，该方法在 5 个常用数据集上优于现有的哈希方法。

Jul, 2016

本文提出了一种新的深度哈希方法，称为监督分层深度哈希（SHDH），该方法在层次化分类数据的哈希编码学习方面优于现有方法，设计了一种新的相似度公式和深度卷积神经网络来实现图像检索任务。

Apr, 2017

本文提出一种基于深度学习的监督离散哈希算法，利用分类信息和成对标签信息在单流框架中学习哈希码，并通过交替最小化方法进行优化，实验结果表明该方法在基准数据集上优于当前最先进的方法。

May, 2017

本文中提出了一种结合多视角和深度学习的、能够显著提高哈希检索性能的新型多视角哈希模型，该模型在 CIFAR-10、NUS-WIDE 和 MS-COCO 数据集上系统地评估，结果表明本方法明显优于现有的单视角和多视角哈希方法。

Feb, 2020

本文提出一种新的算法，该算法同时执行特征工程和非线性监督哈希函数学习，使用预训练和指数哈希损失函数，实现了有效的梯度计算和传播，并在数个广泛使用的图像基准测试中实现了全面的定量评估。实验结果表明，我们的算法明显优于所有现有的最先进的竞争对手，特别是在 MNIST 数据集上实现了近乎完美的 0.99 和 CIFAR10 数据集上的 0.74 的新记录。

Aug, 2016