AAAIApr, 2024

基于弱监督的深度超球面量化图像检索

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TL;DR通过利用弱标记图像和词嵌入技术，本研究提出了一种基于深度量化的弱监督超球面量化方法，能够有效地生成紧凑编码，并实现图像检索任务中的高性能表现。
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发现论文，激发创造
  • 图像搜索的深度球面量化

    本文提出了 Deep Spherical Quantization（DSQ）方法，通过多码本量化，使深度卷积神经网络生成监督和紧凑的二进制代码以实现高效图像搜索，并经过大量实验证明，DSQ 及其稀疏变体能以优于许多最先进的图像检索方法的形式生成语义可分的紧凑二进制代码。

    Jun, 2019

  • 深度无监督图像检索的自监督产品量化

    提出了 “自我监督产品量化（SPQ）” 网络，它是一个无需标签、自我监督的深度学习图像检索方法，通过比较转换后的图像（视图）来学习深度视觉描述符和码字，分析图像的内容提取其描述性特征，实现准确的图像检索，实验表明在基准测试中得到了业内领先的结果，即使在没有有监督预训练的情况下。

    Sep, 2021

  • 基于标签嵌入的弱监督深度图像哈希

    利用用户生成的标签信息的词向量语义嵌入来进行约束，我们提出一种名为 WDHT （Weakly Supervised Deep Hashing using Tag Embeddings）的方法，用于语义图像检索，在弱监督图像哈希领域取得新的最佳效果。

    Jun, 2018

  • 面向半监督图像检索的广义产品量化网络

    本研究提出了基于泛化乘积量化网络的半监督图像检索方案，通过设计新颖的度量学习策略提高量化网络的泛化能力，实现了对标记和未标记数据的充分利用，并在大规模图像基准数据集上展示了最先进的性能。

    Feb, 2020

  • 共享的跨模态深度量化预测

    本文提出了一种共享预测深度量化（SPDQ）模型，通过嵌入到重现核希尔伯特空间中同时学习共享子空间和两个私有子空间的表示，以进行不同模态之间的最近邻搜索，并在标签对齐的帮助下实现语义保留。实验结果显示，该模型在两个流行的基准测试中优于现有的基准方法。

    Apr, 2019

  • 图像搜索和检索的端到端监督产品量化

    该研究提出了 Deep Product Quantization（DPQ）技术，通过学习二元表示，以图像检索和分类为例，具有与 Product Quantization 方法类似的计算复杂度和存储空间，并在多项检索和分类实验中取得了最新的卓越结果。

    Nov, 2017

  • 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

  • 深度三元组量化

    通过深度学习和哈希编码来建立高效、有效的图像检索的解决方案，我们提出了 Deep Triplet Quantization（DTQ）方法来学习深度量化模型，并在三个基准数据集 NUS-WIDE、CIFAR-10 和 MS-COCO 上获得了表现优秀的图像检索结果。

    Feb, 2019

  • 图像检索的深层哈希蒸馏

    本文提出了一种基于数据增强的哈希检索方法，通过自我蒸馏来最小化哈希码与原始特征之间的差异，引入基于哈希代理的相似度学习和二元交叉熵损失来提供优质哈希码，构建了一个深度哈希框架，实现了目前最先进的检索结果。

    Dec, 2021

  • 超越产品量化：深度渐进量化用于图像检索

    该论文介绍了一种用于大规模图像检索的深度渐进量化模型，该模型学习逐步逼近视觉特征的量化码，并且可以同时训练不同码长的量化码，实现了优于现有技术的图像检索效果。

    Jun, 2019