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| 面向图像检索的深度汉明嵌入哈希 | |
| 作者姓名： | 林计文 刘华文 郑忠龙 |
| 作者单位： | 1.浙江师范大学 数学与计算机科学学院 金华 321004 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省自然科学基金 |
| 摘 要： | 深度卷积神经网络学习的图像特征表示具有明显的层次结构.随着层数加深,学习的特征逐渐抽象,类的判别性也逐渐增强.基于此特点,文中提出面向图像检索的深度汉明嵌入哈希编码方式.在深度卷积神经网络的末端插入一层隐藏层,依据每个单元的激活情况获得图像的哈希编码.同时根据哈希编码本身的特征提出汉明嵌入损失,更好地保留原数据之间的相似性.在CIFAR-10、NUS-WIDE基准图像数据集上的实验表明,文中方法可以提升图像检索性能,较好改善短编码下的检索性能. |
| 关 键 词： | 哈希学习 深度监督哈希 相似性搜索 图像检索 |
| 收稿时间： | 2020-04-07 |
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