Aug, 2016

深度哈希：图像签名学习的联合方法

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于正则化相似度学习的可扩展深度哈希用于图像检索和个体重新识别

    本研究提出了一种监督学习框架，直接从原始图像中生成紧凑且可扩展的哈希编码，通过使用三元组样本最大化匹配对与不匹配对在汉明空间中的边界，并同时优化图像特征和哈希函数，从而在实际应用中更具有灵活性和更高的性能。

    Aug, 2015

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于 Householder 量化的深度哈希

    通过提出一种替代的量化策略，该论文通过在嵌入空间上进行相似性学习，并采用正交变换优化嵌入的每个坐标，然后通过符号函数将转换后的嵌入量化为二进制，从而提高了大规模图像相似性搜索的性能。

    Nov, 2023

  • 基于特征学习的深度监督哈希与成对标签

    本文提出了一种名为 deep pairwise-supervised hashing (DPSH) 的深度哈希方法，旨在为具有成对标签的应用程序执行同时特征学习和哈希码学习。 实验表明，我们的 DPSH 方法可以胜过其他方法，在图像检索应用中实现最先进的性能。

    Nov, 2015

  • HashNet: 基于连续方法的深度哈希学习

    HashNet 是一种基于连续化方法具有收敛保证的新型深度学习哈希结构，它从不平衡的相似性数据中学习准确的二进制哈希码，在标准测试中可产生最先进的多媒体检索性能。

    Feb, 2017

  • 通过深度卷积神经网络监督学习保持语义的哈希

    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

  • 使用软对比相似度提高多标签图像检索的深度哈希

    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