論文の概要: FDDH: Fast Discriminative Discrete Hashing for Large-Scale Cross-Modal Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07128v1
• Date: Sat, 15 May 2021 03:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 13:38:32.122106
• Title: FDDH: Fast Discriminative Discrete Hashing for Large-Scale Cross-Modal Retrieval
• Title（参考訳）: FDDH:大規模クロスモーダル検索のための高速識別離散ハッシュ
• Authors: Xin Liu, Xingzhi Wang and Yiu-ming Cheung
• Abstract要約: クロスモーダルハッシュはその有効性と効率性に好まれる。 既存のほとんどのメソッドは、ハッシュコードを学ぶ際に意味情報の識別力を十分に利用していない。 大規模クロスモーダル検索のためのFDDH(Fast Discriminative Discrete Hashing)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.125141897096874
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Cross-modal hashing, favored for its effectiveness and efficiency, has received wide attention to facilitating efficient retrieval across different modalities. Nevertheless, most existing methods do not sufficiently exploit the discriminative power of semantic information when learning the hash codes, while often involving time-consuming training procedure for handling the large-scale dataset. To tackle these issues, we formulate the learning of similarity-preserving hash codes in terms of orthogonally rotating the semantic data so as to minimize the quantization loss of mapping such data to hamming space, and propose an efficient Fast Discriminative Discrete Hashing (FDDH) approach for large-scale cross-modal retrieval. More specifically, FDDH introduces an orthogonal basis to regress the targeted hash codes of training examples to their corresponding semantic labels, and utilizes "-dragging technique to provide provable large semantic margins. Accordingly, the discriminative power of semantic information can be explicitly captured and maximized. Moreover, an orthogonal transformation scheme is further proposed to map the nonlinear embedding data into the semantic subspace, which can well guarantee the semantic consistency between the data feature and its semantic representation. Consequently, an efficient closed form solution is derived for discriminative hash code learning, which is very computationally efficient. In addition, an effective and stable online learning strategy is presented for optimizing modality-specific projection functions, featuring adaptivity to different training sizes and streaming data. The proposed FDDH approach theoretically approximates the bi-Lipschitz continuity, runs sufficiently fast, and also significantly improves the retrieval performance over the state-of-the-art methods. The source code is released at: https://github.com/starxliu/FDDH.
• Abstract（参考訳）: クロスモーダルハッシュは、その有効性と効率性に好まれ、様々なモダリティの効率的な検索を容易にするために広く注目を集めている。 しかしながら、既存の手法の多くは、ハッシュコードを学ぶ際に意味情報の識別能力を十分に活用していないが、大規模データセットを扱うための時間を要するトレーニング手順がしばしば含まれている。 これらの問題に対処するため, 意味データを直交回転させることで類似性保存ハッシュコードの学習を定式化し, ハムミング空間へのマッピングの量子化損失を最小限に抑えるとともに, 大規模クロスモーダル検索のための高速識別離散ハッシュ法(FDDH)を提案する。 より具体的には、fddhはトレーニング例のターゲットのハッシュコードを対応する意味ラベルに回帰させる直交基底を導入し、"-dragging technique"を使用して大きな意味マージンを提供する。 これにより、意味情報の判別能力を明示的に捉えて最大化することができる。 さらに、非線形埋め込みデータをセマンティック部分空間にマッピングする直交変換方式が提案され、データ特徴とセマンティック表現とのセマンティック一貫性を十分に保証することができる。 これにより、非常に計算効率のよい識別的ハッシュ符号学習のために効率的なクローズドフォーム解が導出される。 さらに、異なるトレーニングサイズとストリーミングデータへの適応性を特徴とする、モダリティ特有の投影関数を最適化するための、効果的で安定したオンライン学習戦略も提示する。 提案手法は理論的にバイリプシッツ連続性を近似し,十分に高速に動作し,最先端手法による検索性能を大幅に向上させる。 ソースコードはhttps://github.com/starxliu/fddh。

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