論文の概要: Task-adaptive Asymmetric Deep Cross-modal Hashing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00197v2
• Date: Mon, 21 Mar 2022 08:29:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 19:32:42.279717
• Title: Task-adaptive Asymmetric Deep Cross-modal Hashing
• Title（参考訳）: タスク適応型非対称クロスモーダルハッシュ
• Authors: Fengling Li, Tong Wang, Lei Zhu, Zheng Zhang, Xinhua Wang
• Abstract要約: クロスモーダルハッシュは、異質なモダリティデータのセマンティックな相関関係を、識別的なセマンティックラベルを持つバイナリハッシュコードに埋め込むことを目的としている。 本稿では,タスク適応型非対称ディープクロスモーダルハッシュ(TA-ADCMH)法を提案する。 同時モーダル表現と非対称ハッシュ学習により,2つのサブ検索タスクに対するタスク適応型ハッシュ関数を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.399984971442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised cross-modal hashing aims to embed the semantic correlations of heterogeneous modality data into the binary hash codes with discriminative semantic labels. Because of its advantages on retrieval and storage efficiency, it is widely used for solving efficient cross-modal retrieval. However, existing researches equally handle the different tasks of cross-modal retrieval, and simply learn the same couple of hash functions in a symmetric way for them. Under such circumstance, the uniqueness of different cross-modal retrieval tasks are ignored and sub-optimal performance may be brought. Motivated by this, we present a Task-adaptive Asymmetric Deep Cross-modal Hashing (TA-ADCMH) method in this paper. It can learn task-adaptive hash functions for two sub-retrieval tasks via simultaneous modality representation and asymmetric hash learning. Unlike previous cross-modal hashing approaches, our learning framework jointly optimizes semantic preserving that transforms deep features of multimedia data into binary hash codes, and the semantic regression which directly regresses query modality representation to explicit label. With our model, the binary codes can effectively preserve semantic correlations across different modalities, meanwhile, adaptively capture the query semantics. The superiority of TA-ADCMH is proved on two standard datasets from many aspects.
• Abstract（参考訳）: supervised cross-modal hashingは、異種モダリティデータのセマンティクス相関を、識別的なセマンティクスラベルを持つバイナリハッシュコードに組み込むことを目的としている。 検索とストレージ効率の利点から、効率的なクロスモーダル検索の解法として広く利用されている。 しかし、既存の研究はクロスモーダル検索の異なるタスクを同じように処理し、同じハッシュ関数を対称的に学習するだけである。 このような状況下において、異なるクロスモーダル検索タスクのユニークさを無視し、サブ最適性能をもたらすことができる。 そこで本論文では,タスク適応型非対称ディープクロスモーダルハッシュ法(TA-ADCMH)を提案する。 同時モダリティ表現と非対称ハッシュ学習を通じて、2つのサブリトライバルタスクのタスク適応ハッシュ関数を学習することができる。 従来のクロスモーダルハッシュ手法とは異なり、我々の学習フレームワークは、マルチメディアデータの深い特徴をバイナリハッシュコードに変換するセマンティック保存と、クエリのモダリティ表現を直接明示的なラベルに変換するセマンティック回帰を共同で最適化する。 我々のモデルでは、バイナリコードは異なるモダリティ間のセマンティックな相関を効果的に保ちつつ、クエリのセマンティクスを適応的にキャプチャすることができる。 TA-ADCMHの優位性は多くの点で2つの標準データセットで証明されている。

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