Jul, 2015

通过深度卷积神经网络监督学习保持语义的哈希

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • SSDH：大规模图像检索的半监督深度哈希

    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

  • 无监督语义深度哈希

    本文提出了一种名为无监督语义深度哈希（USDH）的新型无监督深度哈希方法，使用卷积神经网络学习特征和哈希码，并利用 CNN 特征层中保留的语义信息来指导网络训练。在 CIFAR-10，NUSWIDE 和 Oxford 17 数据集上进行了广泛实验，结果表明 USDH 相较于其他无监督哈希方法更加有效。

    Mar, 2018

  • 深度神经网络中的同时特征学习与哈希编码

    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

  • 深度监督离散哈希

    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

  • 用于层次标记数据的监督深度散列

    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

  • 基于深度语义排名的多标签图像检索哈希

    使用神经网络结合深度学习的方式，针对多标签图像，提出了一种能够保持多层语义相似度的哈希函数学习方法，并在多标签图像数据集上的排名评估中证明了该方法的优越性。

    Jan, 2015

  • 二进制深度神经网络压缩哈希码学习

    本文提出了一种使用神经网络学习二进制哈希码来解决图像检索问题的算法，在无监督和监督学习模式下，通过约束其中一层直接输出二进制哈希码并融入独立性、均衡性和相似性：在学习过程中同时提取视觉特征和生成二进制哈希码，并通过交替优化和谨慎的放松来解决优化中的难点，实验表明本文提出的方法在基准数据集上表现优异。

    Dec, 2017

  • 具有语义不变结构的深度协作离散哈希

    本文提出了一种双流学习框架，称为深度协作离散哈希（DCDH），该框架通过协同地将视觉特征和语义标签中的共享和个人语义合并，构建了一种判别性离散空间，从而生成上下文感知表示，再通过联合学习视觉表示和语言，添加标签重构和中心焦点损失以建立共同的二进制编码空间。大量实验证明了该方法的优越性。

    Nov, 2019

  • 生成式对抗网络实现的深度语义哈希

    本文介绍了一种基于 GANs 的新型监督哈希方法 Deep Semantic Hashing，通过针对大规模图像检索任务，利用半监督生成对抗网络在非标注大规模图像数据集和少量标注数据集的基础上生成高质量的综合数据，以此提升哈希搜索技术的效果和精度。实验证明，该方法比当前的深度哈希模型有着更好的效果。

    Apr, 2018

  • 二值深度神经网络学习哈希

    这篇论文提出了一种深度网络模型和学习算法，用于无监督和监督二进制哈希，通过约束单个隐藏层直接输出二进制代码，并在学习中严格考虑独立性和平衡性，以及相似性保持属性，从而在三个基准数据集上比先前方法表现更佳。

    Jul, 2016