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用于大规模图像检索的等级嵌入哈希( Rank-embedded Hashing for Large-scale Image Retrieval )
H Fu Y Li H Zhang J Liu T Yao
随着互联网上图像的增长，为了处理大规模的图像检索任务，出现了大量的哈希方法。哈希方法将数据从高维映射到紧凑的编码，从而能够有效地处理复杂的图像特征。然而，散列的量化过程导致了不可避免的信息丢失。因此，用生成的二进制码度量图像之间的相似性是一个挑战。最新的研究通常集中在学习深度特征和哈希函数同时进行，以保持图像之间的相似性，而相似性度量是固定的。本文提出了一种嵌入秩的哈希（ReHash）算法，该算法利用有监督哈希的反馈信息自动优化排序列表。具体来说，ReHash在端到端的模型中联合训练度量学习和哈希代码。这样，通过排序过程增强了图像间的相似度。同时，排序结果也是对哈希函数学习的一个额外的监督。大量的实验表明，对于大规模的图像检索，我们的ReHash方法优于目前最先进的哈希方法。
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