Mar, 2018

使用软对比相似度提高多标签图像检索的深度哈希

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TL;DR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。
hash codingdeep hashing methodsmulti-label image retrievalweighted cross-entropy lossinstance similarity
发现论文，激发创造
  • 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

  • 多标签图像检索的实例感知哈希

    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

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    通过最大熵规则，自动学习哈希码对应的中心权重，从而更好地反映图像前景实例的比例，进一步提高多标签图像检索的性能。

    Aug, 2021

  • 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

  • 维护语义层次的大规模图像检索深度哈希

    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

  • 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

  • 深度哈希：图像签名学习的联合方法

    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

  • 具有三元标签的深度监督哈希

    本文提出了一种基于三元组标签的深度哈希方法，通过最大化给定三元组标签的可能性，同时实现图像特征学习和哈希码学习，相比于传统哈希方法和基于成对标签的深度哈希方法 (DPSH), 在 CIFAR-10 和 NUS-WIDE 数据集上实现了更好的性能。

    Dec, 2016

  • 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

  • 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