【摘 要】
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随着深度学习方法的不断发展,跨模态哈希检索技术也取得了长足的进步.但是,目前的跨模态哈希检索方法通常基于两种假设:a)相似文本描述的图像内容也相似;b)相同类别的图像有着较好的全局相似性.但是,真实数据集中的数据往往不能满足以上两种假设,导致了跨模态哈希检索模型性能的降低.针对以上两个问题,提出了一种基于文本引导对抗哈希的跨模态检索方法(text-guided adversarial hashing for cross-modal re-trieval,TAH),此方法在构建的网络结构基础上,将文本哈希码
【机 构】
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中央司法警官学院 信息管理系,河北 保定071000
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随着深度学习方法的不断发展,跨模态哈希检索技术也取得了长足的进步.但是,目前的跨模态哈希检索方法通常基于两种假设:a)相似文本描述的图像内容也相似;b)相同类别的图像有着较好的全局相似性.但是,真实数据集中的数据往往不能满足以上两种假设,导致了跨模态哈希检索模型性能的降低.针对以上两个问题,提出了一种基于文本引导对抗哈希的跨模态检索方法(text-guided adversarial hashing for cross-modal re-trieval,TAH),此方法在构建的网络结构基础上,将文本哈希码作为训练图像网络的基础,并将图像的局部特征与全局特征结合用于表示图像内容.此外,还针对性地提出了文本模态内全局一致性损失、模态间局部与全局一致性损失和分类对抗损失用于训练跨模态网络.实验证明,TAH可以在三个数据集中取得良好的检索性能.
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