論文の概要: Comprehensive Graph-conditional Similarity Preserving Network for
Unsupervised Cross-modal Hashing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13538v1
- Date: Fri, 25 Dec 2020 07:40:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 04:31:20.277005
- Title: Comprehensive Graph-conditional Similarity Preserving Network for
Unsupervised Cross-modal Hashing
- Title（参考訳）: 教師なしクロスモーダルハッシュのための包括的グラフ条件類似性保存ネットワーク
- Authors: Jun Yu, Hao Zhou, Yibing Zhan, Dacheng Tao
- Abstract要約: 教師なしクロスモーダルハッシュ(UCMH)は近年ホットトピックとなっている。
本稿では,dgcpn(deep graph-neighbor coherence preservation network)を考案する。
DGCPNは3種類のデータ類似性を利用して、損失を保存する包括的な類似性を管理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.44152794234405
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Unsupervised cross-modal hashing (UCMH) has become a hot topic recently.
Current UCMH focuses on exploring data similarities. However, current UCMH
methods calculate the similarity between two data, mainly relying on the two
data's cross-modal features. These methods suffer from inaccurate similarity
problems that result in a suboptimal retrieval Hamming space, because the
cross-modal features between the data are not sufficient to describe the
complex data relationships, such as situations where two data have different
feature representations but share the inherent concepts. In this paper, we
devise a deep graph-neighbor coherence preserving network (DGCPN).
Specifically, DGCPN stems from graph models and explores graph-neighbor
coherence by consolidating the information between data and their neighbors.
DGCPN regulates comprehensive similarity preserving losses by exploiting three
types of data similarities (i.e., the graph-neighbor coherence, the coexistent
similarity, and the intra- and inter-modality consistency) and designs a
half-real and half-binary optimization strategy to reduce the quantization
errors during hashing. Essentially, DGCPN addresses the inaccurate similarity
problem by exploring and exploiting the data's intrinsic relationships in a
graph. We conduct extensive experiments on three public UCMH datasets. The
experimental results demonstrate the superiority of DGCPN, e.g., by improving
the mean average precision from 0.722 to 0.751 on MIRFlickr-25K using 64-bit
hashing codes to retrieve texts from images. We will release the source code
package and the trained model on https://github.com/Atmegal/DGCPN.
- Abstract（参考訳）: 教師なしクロスモーダルハッシュ(UCMH)が最近話題になっている。
現在のUCMHは、データの類似性を探求することに焦点を当てている。
しかし、現在のudmh法は2つのデータ間の類似度を計算し、主に2つのデータのクロスモーダルな特徴に依存する。
これらの手法は、2つのデータが異なる特徴表現を持つが固有の概念を共有するような複雑なデータ関係を記述するのに、データ間のクロスモーダルな特徴が十分ではないため、不正確な類似性の問題に悩まされる。
本稿では,dgcpn(deep graph-neighbor coherence preservation network)を考案する。
具体的には、DGCPNはグラフモデルから派生し、データと隣人の情報を統合することによってグラフ近傍のコヒーレンスを探索する。
DGCPNは3種類のデータ類似性(グラフ近傍のコヒーレンス、共存する類似性、およびモダリティ内およびモダリティ間の整合性)を活用し、半現実的および半バイナリ最適化戦略を設計し、ハッシュ中の量子化エラーを低減することで損失を抑える。
本質的には、DGCPNはグラフ内のデータ固有の関係を探索し、活用することによって、不正確な類似性問題に対処する。
3つの公開UCMHデータセットについて広範な実験を行った。
実験結果は,64ビットハッシュ符号を用いて画像からテキストを検索し,平均精度を0.722から0.751に向上させることにより,DGCPNの優位性を示す。
ソースコードパッケージとトレーニングされたモデルをhttps://github.com/Atmegal/DGCPN.comでリリースします。
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