【摘 要】
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有监督深度哈希图像检索方法虽然取得了较好的性能,但是其哈希函数学习过程中严重依赖于数据集的标注信息,而现实中大部分数据都非常缺乏标注信息,因此其检索效果难以令人满意.为了较好地解决这个问题,提出了基于对抗自编码器的无监督深度图像哈希检索方法.模型由编码器、判别器以及解码器组成,为编码器引入连续输出部分来弥补哈希层带来的信息损失,利用判别器使得生成的哈希码更为紧凑.在数据集MNIST、CIFAR-10的实验表明均表明文章方法获得了较好的检索性能提升.
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院 重庆 400074
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有监督深度哈希图像检索方法虽然取得了较好的性能,但是其哈希函数学习过程中严重依赖于数据集的标注信息,而现实中大部分数据都非常缺乏标注信息,因此其检索效果难以令人满意.为了较好地解决这个问题,提出了基于对抗自编码器的无监督深度图像哈希检索方法.模型由编码器、判别器以及解码器组成,为编码器引入连续输出部分来弥补哈希层带来的信息损失,利用判别器使得生成的哈希码更为紧凑.在数据集MNIST、CIFAR-10的实验表明均表明文章方法获得了较好的检索性能提升.
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