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上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法
被引量：
2
1
作者
刘萌
周迪
+2 位作者
田传发
齐孟津
聂秀山
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期85-92,共8页
针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上...
针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上下文来增强它们的表示能力,另一方面通过引入判别损失来提高学习到的哈希码表示的判别性。在现有两个公开数据集上的大量实验结果证明了该方法的有效性。
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关键词
图像哈希
弱监督学习
图像检索
区域上下文建模
判别损失
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题名
上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法
被引量：
2
1
作者
刘萌
周迪
田传发
齐孟津
聂秀山
机构
山东建筑大学计算机科学与技术学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期85-92,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62006142)。
文摘
针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上下文来增强它们的表示能力,另一方面通过引入判别损失来提高学习到的哈希码表示的判别性。在现有两个公开数据集上的大量实验结果证明了该方法的有效性。
关键词
图像哈希
弱监督学习
图像检索
区域上下文建模
判别损失
Keywords
image hashing
weakly supervised learning
image retrieval
region context modeling
discrimination loss
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法
刘萌
周迪
田传发
齐孟津
聂秀山
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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