unsupervised hashing | BriefGPT

关键词unsupervised hashing

搜索结果 - 9

稀疏归纳生成对抗哈希用于最近邻搜索
本文提出了一种新的非监督哈希方法，称为稀疏诱导生成对抗哈希（SiGAH），通过生成对抗训练框架将大规模高维特征编码为二进制代码，从而解决了已有哈希存在的量化损失问题和数据分布不一致问题。实验结果表明，该方法在 Tiny100K、GIST1M
PDFa year ago
MM无监督多索引语义哈希
本论文提出了一种基于多索引哈希的无监督哈希模型，使用全新的训练目标学习哈希码，提高多文档相似性搜索的效率，该模型相比于现有模型具有更高的效率，实验结果显示其效果优于现有语意哈希模型。
PDF3 years ago
最大化比特熵的深度无监督图像哈希
本文介绍了一种无监督深度哈希层称为 Bi-half Net，该层利用熵最大化的方法学习高效的二进制代码，并通过新的解耦设计对图像特征进行优化以逼近最优的半半比特分布，实验证明该方法在多个数据集上具有优秀的性能。
PDF4 years ago
IJCAICIMON: 面向高质量哈希码
本文提出了一种名为 CIMON 的新方法，通过全局细化和相似性统计分布获得可靠且平滑的指导，并引入语义和对比一致性学习来推导既具有扰动不变性又具有区分性的哈希码，通过在多个基准数据集上进行的大量实验证明，该提出的方法在检索性能和鲁棒性方面均
PDF4 years ago
KDD深度哈希方法综述
本文旨在详细研究包括深度监督哈希与深度无监督哈希在内的深度哈希算法，并探讨半监督深哈希、域自适应深哈希和多模态深哈希等相关重要主题，同时介绍公共数据集和深哈希算法性能的评估方法，并提出潜在的研究方向。
PDF4 years ago
基于最优投影引导的图像检索传递哈希
本文提出了一种基于迁移学习的无监督哈希方法，即最优投影引导的迁移哈希（GTH），通过借用其他不同但相关领域的图像帮助学习目标领域的精确哈希码，并通过交替优化方法实现目标和源域的最大似然估计（MLE）哈希函数投影，减少域哈希差异，实验结果表明
PDF5 years ago
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
PDF7 years ago
无监督三元组哈希用于快速图像检索
本文主要介绍了一种基于卷积神经网络的无监督哈希方法，它对于大规模图像检索任务具有较高的检索准确率。
PDF7 years ago
ECCV半定松弛和增广拉格朗日法的二进制哈希
该论文提出了两种方法来推断二进制代码的二步（监督式，无监督式）哈希。它们首先介绍了一种统一的公式，然后将得到一位的学习表示为二进制二次问题（BQP），最后提出了解决 BQP 的两种方法，并在三个基准数据集上进行了实验证明其优于现有技术。
PDF8 years ago