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贪心非对称深度有监督哈希图像检索方法

Greedy-asymmetric deep supervised hashing for image retrieval
赵昕昕
李阳
苗壮
王家宝
张睿
陆军工程大学 指挥控制工程学院, 南京 210007

摘要

近年来,深度有监督哈希检索方法已成功应用于众多图像检索系统中。但现有方法仍然存在一些不足:一是大部分深度哈希学习方法都采用对称策略来训练网络,但该策略训练通常比较耗时,难以用于大规模哈希学习过程;二是哈希学习过程中存在离散优化问题,现有方法将该问题进行松弛,但难以保证得到最优解。为解决上述问题,提出了一种贪心非对称深度有监督哈希图像检索方法,该方法将贪心算法和非对称策略的优势充分结合,进一步提高了哈希检索性能。在两个常用数据集上与17种先进方法进行比较。在CIFAR-10数据集上48 bit条件下,与性能最好的方法相比,mAP提高1.3%;在NUS-WIDE数据集上所有比特下,mAP平均提高2.3%。在两个数据集上的实验结果表明,该方法可以进一步提高哈希检索性能。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61806220)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20200581)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0076
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3156-3160
文章编号: 1001-3695(2022)10-044-3156-05

发布历史

[2022-04-27] 优先出版
[2022-10-05] 印刷出版

引用本文

赵昕昕, 李阳, 苗壮, 等. 贪心非对称深度有监督哈希图像检索方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (10): 3156-3160. (Zhao Xinxin, Li Yang, Miao Zhuang, et al. Greedy-asymmetric deep supervised hashing for image retrieval [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (10): 3156-3160. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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