論文の概要: Deep Manifold Hashing: A Divide-and-Conquer Approach for Semi-Paired Unsupervised Cross-Modal Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12599v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 11:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 14:27:55.289832
• Title: Deep Manifold Hashing: A Divide-and-Conquer Approach for Semi-Paired Unsupervised Cross-Modal Retrieval
• Title（参考訳）: deep manifold hashing: semi-paired unsupervised cross-modal retrieval のための分割・包括的アプローチ
• Authors: Yufeng Shi, Xinge You, Jiamiao Xu, Feng Zheng, Qinmu Peng, Weihua Ou
• Abstract要約: クロスモーダルハッシュ法は、多くのラベル付き情報を持つ完全なペアリングされたデータが存在しない場合、通常、モダリティギャップを越えて失敗する。 半ペア型教師なしクロスモーダル検索の問題を3つのサブプロブレムに分割する手法として,Deep Manifold Hashing (DMH)を提案する。 3つのベンチマークによる実験は、最先端の完全対向型および半対向型非教師付きクロスモーダルハッシュ法と比較して、DMHの優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.35575925811005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hashing that projects data into binary codes has shown extraordinary talents in cross-modal retrieval due to its low storage usage and high query speed. Despite their empirical success on some scenarios, existing cross-modal hashing methods usually fail to cross modality gap when fully-paired data with plenty of labeled information is nonexistent. To circumvent this drawback, motivated by the Divide-and-Conquer strategy, we propose Deep Manifold Hashing (DMH), a novel method of dividing the problem of semi-paired unsupervised cross-modal retrieval into three sub-problems and building one simple yet efficiency model for each sub-problem. Specifically, the first model is constructed for obtaining modality-invariant features by complementing semi-paired data based on manifold learning, whereas the second model and the third model aim to learn hash codes and hash functions respectively. Extensive experiments on three benchmarks demonstrate the superiority of our DMH compared with the state-of-the-art fully-paired and semi-paired unsupervised cross-modal hashing methods.
• Abstract（参考訳）: データをバイナリコードにプロジェクションすることで、ストレージ使用量が少なく、クエリ速度が高いため、クロスモーダル検索の素晴らしい才能が示されています。 いくつかのシナリオでの実証的な成功にもかかわらず、既存のクロスモーダルハッシュ手法は、ラベル付き情報の豊富な完全ペアデータが存在する場合、通常、クロスモーダルギャップに失敗する。 この欠点を回避するために,我々は,半ペア型教師なしクロスモーダル検索の問題を3つのサブプロブレムに分割し,各サブプロブレムに対して1つの単純で効率のよいモデルを構築する,Deep Manifold Hashing (DMH)を提案する。 具体的には, 2次モデルと3次モデルは, それぞれハッシュ符号とハッシュ関数を学習することを目的として, 多様体学習に基づく半ペア化データを補完することにより, モダリティ不変性を得るために構築される。 3つのベンチマークによる大規模な実験は、最先端の完全対向型および半対向型非教師付きクロスモーダルハッシュ法と比較して、DMHの優位性を示している。

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