論文の概要: CoopHash: Cooperative Learning of Multipurpose Descriptor and Contrastive Pair Generator via Variational MCMC Teaching for Supervised Image Hashing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04288v2
- Date: Wed, 5 Jun 2024 15:33:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 04:58:43.586142
- Title: CoopHash: Cooperative Learning of Multipurpose Descriptor and Contrastive Pair Generator via Variational MCMC Teaching for Supervised Image Hashing
- Title（参考訳）: CoopHash: 画像ハッシュのための変分MCMC指導による多目的ディスクリプタとコントラストペアジェネレータの協調学習
- Authors: Khoa D. Doan, Jianwen Xie, Yaxuan Zhu, Yang Zhao, Ping Li,
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)のような生成モデルは、画像ハッシュモデルで合成データを生成することができる。
GANは訓練が難しいため、ハッシュアプローチが生成モデルとハッシュ関数を共同で訓練するのを防ぐことができる。
本稿では,エネルギーをベースとした協調学習に基づく新しい協調ハッシュネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.67510119856105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Leveraging supervised information can lead to superior retrieval performance in the image hashing domain but the performance degrades significantly without enough labeled data. One effective solution to boost performance is to employ generative models, such as Generative Adversarial Networks (GANs), to generate synthetic data in an image hashing model. However, GAN-based methods are difficult to train, which prevents the hashing approaches from jointly training the generative models and the hash functions. This limitation results in sub-optimal retrieval performance. To overcome this limitation, we propose a novel framework, the generative cooperative hashing network, which is based on energy-based cooperative learning. This framework jointly learns a powerful generative representation of the data and a robust hash function via two components: a top-down contrastive pair generator that synthesizes contrastive images and a bottom-up multipurpose descriptor that simultaneously represents the images from multiple perspectives, including probability density, hash code, latent code, and category. The two components are jointly learned via a novel likelihood-based cooperative learning scheme. We conduct experiments on several real-world datasets and show that the proposed method outperforms the competing hashing supervised methods, achieving up to 10\% relative improvement over the current state-of-the-art supervised hashing methods, and exhibits a significantly better performance in out-of-distribution retrieval.
- Abstract（参考訳）: 教師付き情報を活用することで、画像ハッシュ領域での検索性能が向上するが、十分なラベル付きデータなしで性能が著しく低下する。
パフォーマンスを向上する効果的な解決策の1つは、GAN(Generative Adversarial Networks)のような生成モデルを使用して、画像ハッシュモデルで合成データを生成することである。
しかし、GANに基づく手法は訓練が難しいため、ハッシュ手法が生成モデルとハッシュ関数を協調的に訓練するのを防ぐことができる。
この制限により、準最適検索性能が得られる。
この制限を克服するため,エネルギーをベースとした協調学習に基づく新たな協調ハッシュネットワークを提案する。
このフレームワークは、コントラスト画像を合成するトップダウンコントラスト対生成器と、確率密度、ハッシュコード、潜伏コード、カテゴリを含む複数の視点から画像を同時に表現するボトムアップ多目的記述器の2つのコンポーネントを介して、データの強力な生成表現と堅牢なハッシュ関数を共同で学習する。
2つのコンポーネントは、新しい可能性に基づく協調学習スキームを通じて共同で学習される。
提案手法は,複数の実世界のデータセットを用いて実験を行い,提案手法が競合するハッシュ法よりも優れた性能を示し,現在最先端のハッシュ法よりも最大10倍の相対的な改善を実現し,アウト・オブ・ディストリビューション検索における性能が著しく向上したことを示す。
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