基于串行编码校验的深度哈希图像检索

现有基于深度学习的哈希图像检索方法通常使用全连接作为哈希编码层,并行输出每一位哈希编码,这种方法将哈希编码都视为图像的信息编码,忽略了编码过程中哈希码各个比特位之间的关联性与整段编码的冗余性,导致网络编码性能受限.因此,本文基于编码校验的原理,提出了串行哈希编码的深度哈希方法——串行哈希编码网络(serial hashing network, SHNet).与传统的哈希编码方法不同, SHNet将哈希编码网络层结构设计为串行方式,在生成哈希码过程中对串行生成的前部分哈希编码进行校验,从而充分利用编码的关联性与冗余性生成信息量更为丰富、更加紧凑、判别力更强的哈希码.采用mAP作为检索性能评价标准,将本文所提方法与目前主流哈希方法进行比较,实验结果表明本文在不同哈希编码长度下的m AP值在3个数据集CIFAR-10、Image Net、NUS-WIDE上都优于目前主流深度哈希算法,证明了其有效性.