基于对比学习的无监督三元哈希方法

为了解决现有无监督二元哈希方法由于存在较大量化损失而导致检索精度较低的问题,在CIBHash方法的基础上,提出了一种新的基于对比学习的无监督三元哈希方法——CUTHash,将三元哈希编码用于图像检索。具体来说,首先,使用融合了解耦对比损失的对比学习框架,在目标数据集上进行无监督的图像特征学习;接着,为了得到三元哈希编码,对学习到的图像特征使用平滑函数进行量化操作,解决离散函数量化后导致的零梯度问题;最后,应用改进后的对比损失,约束同属一张图像的增强视图的特征在哈希空间中尽可能地接近,从而使得三元哈希编码具有一定的辨识力,使其更好地应用于无监督图像检索任务。在CIFAR-10、NUS-WIDE、MSCOCO以及ImageNet100数据集上进行了大量对比实验,取得了较当前主流的无监督哈希方法更好的检索性能,从而验证了CUTHash方法的有效性。