論文の概要: Reinforcing Short-Length Hashing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11511v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 02:23:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 04:21:22.409323
• Title: Reinforcing Short-Length Hashing
• Title（参考訳）: 短距離ハッシュの強化
• Authors: Xingbo Liu, Xiushan Nie, Qi Dai, Yupan Huang, Yilong Yin
• Abstract要約: 既存の手法は、非常に短いハッシュコードを用いた検索性能が劣っている。 本研究では, 短寿命ハッシュ(RSLH)を改良する新しい手法を提案する。 本稿では,ハッシュ表現とセマンティックラベルの相互再構成を行い,セマンティック情報を保存する。 3つの大規模画像ベンチマークの実験は、様々な短いハッシュシナリオ下でのRSLHの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.75883795807109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the compelling efficiency in retrieval and storage, similarity-preserving hashing has been widely applied to approximate nearest neighbor search in large-scale image retrieval. However, existing methods have poor performance in retrieval using an extremely short-length hash code due to weak ability of classification and poor distribution of hash bit. To address this issue, in this study, we propose a novel reinforcing short-length hashing (RSLH). In this proposed RSLH, mutual reconstruction between the hash representation and semantic labels is performed to preserve the semantic information. Furthermore, to enhance the accuracy of hash representation, a pairwise similarity matrix is designed to make a balance between accuracy and training expenditure on memory. In addition, a parameter boosting strategy is integrated to reinforce the precision with hash bits fusion. Extensive experiments on three large-scale image benchmarks demonstrate the superior performance of RSLH under various short-length hashing scenarios.
• Abstract（参考訳）: 検索と記憶の効率性が高いため、画像検索において近接する近傍探索に類似性保存ハッシュが広く適用されている。 しかし,従来の手法では,分類能力の弱さやハッシュビット分布の低さから,非常に短いハッシュコードによる検索性能が低下している。 この問題に対処するため,本研究では,新しい強化短長ハッシュ(rslh)を提案する。 本稿では,ハッシュ表現と意味ラベルの相互再構成を行い,意味情報を保存する。 さらに、ハッシュ表現の精度を高めるために、メモリ上でのトレーニング費用と精度のバランスをとるために、ペアワイズ類似度行列を設計する。 さらに、パラメータブースティング戦略を統合して、ハッシュビット融合による精度を強化する。 3つの大規模画像ベンチマークの大規模な実験は、様々な短いハッシュシナリオ下でのRSLHの優れた性能を示す。

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