面向大规模图像检索的深度强相关散列学习方法

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 22次 | 上传用户：ggf9988998

【摘要】

：

近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于大规模的图像检索.为此,提出了一种一元深度监督散列学习方法——深度强相关散列学习方法,为卷积神经网络添加了一个散列层以得到散列码,通过计算低维散列码之间的汉明距离完成快速图像检索.特别地

【作者】

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贺周雨冯旭鹏刘利军黄青松

【机构】

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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学信息化建设管理中心,云南大学信息学院,昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

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2020年11期

【关键词】

：

近似最近邻搜索图像检索卷积神经网络深度散列学习损失函数 approximate nearest neighbor searchimage retriev

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(81860318,81560296)

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