cross-modal hashing | BriefGPT

关键词cross-modal hashing

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CVPR从无到有：用无监督知识蒸馏实现跨模态哈希
本文提出了一种新的方法，通过使用无监督方法产生的输出来指导监督方法，具体来说，使用师生优化来传播知识，在两个流行的 CMH 基准数据集 MIRFlickr 和 NUS-WIDE 上进行了实验，结果表明我们的方法大大优于所有现有的无监督方法。
PDF4 years ago
深层交叉模态哈希：通过哈希函数和统一哈希编码共同学习
本文提出了一种新的端到端的深层交叉模态哈希方法 (DCHUC)，通过迭代优化算法学习图像 - 文本对的统一哈希码和一对哈希函数，并使用所学的统一哈希码来指导哈希函数的学习，同时学习到的哈希函数也可以反馈指导统一哈希码的优化过程。实验结果表明
PDF5 years ago
基于 Ranking 的深度交叉模态哈希
本文提出了一种基于排序的深度跨模态哈希方法（RDCMH），用于多模态数据检索，通过将深度学习和排序信息相结合来解决多标签数据检索的问题，并在真实数据集上进行了实验，证明该方法在跨模态检索方面比其他竞争基线表现更好，并取得了最先进的性能。
PDF5 years ago
AAAI无监督生成对抗跨模态哈希
本文提出了一个无监督生成式对抗跨模态哈希 (UAGCH) 方法，该方法使用生成式对抗网络来学习跨模态哈希的哈希函数，并利用相关图来捕捉不同模态间的流形结构，从而实现快速且灵活的检索。与 6 种最先进的方法的实验结果证实，提出的方法具有很高的
PDF7 years ago
ICCVDeep Binaries: 对话 - 视觉跨检索中编码语义丰富线索的有效方法
本文提出了一种名为文本视觉深度二进制编码（TVDB）的方法，该方法利用区域卷积网络和文本卷积网络来分别探索图像的区域细节和句子的语义线索，通过交替优化来高效地优化二进制编码和深层编码函数，实验证明此方法能够显著提高跨模态检索的性能。
PDF7 years ago
异构多媒体检索的传递哈希网络
本文提出了一种用于跨模态信息检索的混合深度架构，通过在辅助数据集中同时学习跨模态相关性和对齐数据集分布，生成异质多媒体检索的中间哈希代码，实验结果在公共数据集上表现为业内最先进的多媒体检索性能。
PDF8 years ago
用于高效跨模式检索的相关哈希网络
本论文提出了一种新的跨模式哈希方法，通过联合学习数据特征和量化误差控制实现高质量哈希编码，并在标准测试中表现良好。
PDF8 years ago
深度跨模态哈希
本文提出了一种名为深度跨模态哈希（DCMH）的方法，通过将特征学习和哈希码学习整合到同一框架中来解决现有跨模态哈希方法中手工制作的特征与哈希码学习程序不兼容的问题，并使用基于神经网络的端到端学习方法，取得了在跨模态检索中的最优性能。
PDF8 years ago