論文の概要: MOON: Multi-Hash Codes Joint Learning for Cross-Media Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00883v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 14:47:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-05 12:04:53.326997
• Title: MOON: Multi-Hash Codes Joint Learning for Cross-Media Retrieval
• Title（参考訳）: MOON: クロスメディア検索のためのマルチハッシュコード共同学習
• Authors: Donglin Zhang, Xiao-Jun Wu, He-Feng Yin and Josef Kittler
• Abstract要約: クロスメディアハッシュ技術は高い計算効率と低ストレージコストで注目を集めている。 クロスメディア検索のための新しいMultiple hash cOdes jOint learNing法(MOON)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.77157852327981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, cross-media hashing technique has attracted increasing attention for its high computation efficiency and low storage cost. However, the existing approaches still have some limitations, which need to be explored. 1) A fixed hash length (e.g., 16bits or 32bits) is predefined before learning the binary codes. Therefore, these models need to be retrained when the hash length changes, that consumes additional computation power, reducing the scalability in practical applications. 2) Existing cross-modal approaches only explore the information in the original multimedia data to perform the hash learning, without exploiting the semantic information contained in the learned hash codes. To this end, we develop a novel Multiple hash cOdes jOint learNing method (MOON) for cross-media retrieval. Specifically, the developed MOON synchronously learns the hash codes with multiple lengths in a unified framework. Besides, to enhance the underlying discrimination, we combine the clues from the multimodal data, semantic labels and learned hash codes for hash learning. As far as we know, the proposed MOON is the first work to simultaneously learn different length hash codes without retraining in cross-media retrieval. Experiments on several databases show that our MOON can achieve promising performance, outperforming some recent competitive shallow and deep methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,クロスメディアハッシュ技術は高い計算効率と低ストレージコストに注目が集まっている。 しかし、既存のアプローチにはいくつかの制限があり、検討する必要がある。 1)固定ハッシュ長(例えば16ビットまたは32ビット)はバイナリコードを学習する前に事前に定義する。 したがって、これらのモデルはハッシュの長さが変わったときに再訓練され、計算能力が増し、実用的なアプリケーションでのスケーラビリティが低下する。 2)既存のクロスモーダルアプローチでは,学習したハッシュコードに含まれる意味情報を活用せずに,従来のマルチメディアデータからのみハッシュ学習を行うことができる。 そこで我々は,クロスメディア検索のための新手法であるMultiple hash cOdes jOint learNing法(MOON)を開発した。 具体的には、開発したMOONは、複数の長さのハッシュコードを統一されたフレームワークで同期的に学習する。 さらに,基礎となる識別性を高めるために,マルチモーダルデータや意味ラベル,ハッシュ学習のための学習ハッシュコードからのヒントを組み合わせる。 私たちが知る限り、MOONは、クロスメディア検索で再トレーニングすることなく、異なる長さのハッシュコードを同時に学習する最初の方法である。 いくつかのデータベースで実験した結果、我々の月は有望なパフォーマンスを達成でき、最近の競争の激しい浅層と深層メソッドを上回っています。

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