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
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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