binary hash codes | BriefGPT

关键词binary hash codes

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ECCVSEMICON：大规模细粒度图像检索的学习哈希解决方案
本文提出了一种基于抑制增强掩码和交互通道变换的二进制哈希码生成方法，以处理大规模细粒度图像检索任务。本方法采用的注意力机制能够动态定位出区别性很强的图像区域，并通过交互通道变换模块有效地利用了注意力张量通道之间的相关性，以取得更好的检索精度
PDF2 years ago
基于单余弦相似度学习目标的深度哈希
提出了一种具有单一学习目标的深层哈希模型，它通过最大化连续码和其对应的二元正交码之间的余弦相似度来确保哈希码的区分度和量化误差的最小化，并且可以通过批量标准化层和标签平滑方法来实现码平衡和多标签分类，这样可以消除各种损失函数的权重调整所带来
PDF3 years ago
ECCVExchNet: 一种用于大规模细粒度图像检索的统一哈希网络
该论文介绍了一种名为 ExchNet 的可训练网络，利用注意机制和局部特征对细粒度图像进行哈希编码，实现快速查询和减少存储成本。通过实验证明了该方法优于目前其他通用方法，具有高效性和可操作性。
PDF4 years ago
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
PDF7 years ago
CVPR用于大规模图像搜索的同时特征聚合和哈希
本文提出了一种新颖的框架，其中功能聚合和哈希同时设计并联合优化，目的是生成更具区分度的二进制哈希码从而提高图像的检索精度。同时，我们还提出了一个快速版本的二进制自编码器用于我们的提出的框架中。在多个基准数据集上进行的广泛检索实验表明，所提出
PDF7 years ago
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。
PDF7 years ago