【摘 要】
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深度哈希利用端到端的框架同时进行特征学习及哈希编码,两者相互促进,提取到合适的特征以及生成优质的哈希码。然而,深度哈希方法在图像检索研究中仍面临一些挑战:(1)大多数现有的深度哈希方法使用复杂的神经网络作为基础网络,网络参数增多,模型越来越大,在一些移动端和嵌入式设备上很难写入几十甚至上百MB的模型。(2)目前,大多数深度哈希方法使用具有高时间复杂度的损失函数来保留原始数据空间和哈希编码之间的相似
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(NZ2019009)。
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深度哈希利用端到端的框架同时进行特征学习及哈希编码,两者相互促进,提取到合适的特征以及生成优质的哈希码。然而,深度哈希方法在图像检索研究中仍面临一些挑战:(1)大多数现有的深度哈希方法使用复杂的神经网络作为基础网络,网络参数增多,模型越来越大,在一些移动端和嵌入式设备上很难写入几十甚至上百MB的模型。(2)目前,大多数深度哈希方法使用具有高时间复杂度的损失函数来保留原始数据空间和哈希编码之间的相似性,无法在时间和准确性上实现双赢。针对上述问题,文中利用轻量级网络作为主干网络,并针对细粒度图像类内距离
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