【摘 要】
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为了进一步降低无监督深度哈希检索任务中的伪标签噪声，提出了一种等量约束聚类的无监督蒸馏哈希图像检索方法。该方法主要分为两个阶段，在第一阶段中，主要对无标签图像进行软伪标签标注，用于第二阶段监督哈希特征学习，通过所提等量约束聚类算法，在软伪标签标注过程中可以有效降低伪标签中的噪声；在第二阶段中，主要对学生哈希网络进行训练，用于提取图像哈希特征。通过所提出的无监督蒸馏哈希方法，利用图像软伪标签指导哈希
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目； 国家重点研发计划资助项目； 江苏省自然科学基金资助项目； 中国博士后科学基金资助项目；
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为了进一步降低无监督深度哈希检索任务中的伪标签噪声，提出了一种等量约束聚类的无监督蒸馏哈希图像检索方法。该方法主要分为两个阶段，在第一阶段中，主要对无标签图像进行软伪标签标注，用于第二阶段监督哈希特征学习，通过所提等量约束聚类算法，在软伪标签标注过程中可以有效降低伪标签中的噪声；在第二阶段中，主要对学生哈希网络进行训练，用于提取图像哈希特征。通过所提出的无监督蒸馏哈希方法，利用图像软伪标签指导哈希特征学习，进一步提高了哈希检索性能，实现了高效的无监督哈希图像检索。为了评估所提方法的有效性，在CIFAR-10、FLICKR25K和EuroSAT三个公开数据集上进行了实验，并与其他先进方法进行了比较。在CIFAR-10数据集上，与TBH方法相比，所提方法检索精度平均提高12.7%;在FLICKR25K数据集上，与DistillHash相比，所提方法检索精度平均提高1.0%;在EuroSAT数据集上，与ETE-GAN相比，所提方法检索精度平均提高16.9%。在三个公开数据集上进行的实验结果表明，所提方法能够实现高性能的无监督哈希检索，且对各类数据均有较好的适应性。
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