論文の概要: Fast Online Hashing with Multi-Label Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03112v1
• Date: Sat, 3 Dec 2022 03:19:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 18:10:38.694722
• Title: Fast Online Hashing with Multi-Label Projection
• Title（参考訳）: マルチラベルプロジェクションによる高速オンラインハッシュ
• Authors: Wenzhe Jia, Yuan Cao, Junwei Liu, Jie Gui
• Abstract要約: 本稿では,データベースの小さな部分のバイナリコードのみを更新するFast Online Hashing(FOH)手法を提案する。 実験結果から,提案したFOHは,最先端のベースラインよりも6.28秒少ないクエリ時間で劇的な優位性が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.85793225585693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hashing has been widely researched to solve the large-scale approximate nearest neighbor search problem owing to its time and storage superiority. In recent years, a number of online hashing methods have emerged, which can update the hash functions to adapt to the new stream data and realize dynamic retrieval. However, existing online hashing methods are required to update the whole database with the latest hash functions when a query arrives, which leads to low retrieval efficiency with the continuous increase of the stream data. On the other hand, these methods ignore the supervision relationship among the examples, especially in the multi-label case. In this paper, we propose a novel Fast Online Hashing (FOH) method which only updates the binary codes of a small part of the database. To be specific, we first build a query pool in which the nearest neighbors of each central point are recorded. When a new query arrives, only the binary codes of the corresponding potential neighbors are updated. In addition, we create a similarity matrix which takes the multi-label supervision information into account and bring in the multi-label projection loss to further preserve the similarity among the multi-label data. The experimental results on two common benchmarks show that the proposed FOH can achieve dramatic superiority on query time up to 6.28 seconds less than state-of-the-art baselines with competitive retrieval accuracy.
• Abstract（参考訳）: ハッシュ化はその時間とストレージの優位性から、大規模に近似する近接探索問題を解くために広く研究されている。 近年,新しいストリームデータに適応して動的検索を実現するため,ハッシュ関数を更新できるオンラインハッシュ手法が数多く登場している。 しかし、既存のオンラインハッシュ方式では、クエリが到着するとデータベース全体を最新のハッシュ関数で更新する必要があるため、ストリームデータの継続的な増加とともに検索効率が低下する。 一方、これらの手法は、特にマルチラベルの場合、例間の監督関係を無視している。 本稿では,データベースの小さな部分のバイナリコードのみを更新する新しいFast Online Hashing(FOH)手法を提案する。 具体的には、まず、各中央点の最も近い近傍が記録されるクエリプールを構築します。 新しいクエリが到着すると、対応する潜在的隣人のバイナリコードのみが更新される。 さらに,マルチラベルデータ間の類似性をさらに保存するために,マルチラベル監視情報を考慮し,マルチラベル投影損失を考慮に入れた類似度行列を作成する。 2つの共通ベンチマークによる実験結果から、提案されたFOHは、競合する検索精度を持つ最先端のベースラインよりも6.28秒少ないクエリ時間で劇的な優位性を達成できることが示された。

関連論文リスト

• SECRET: Towards Scalable and Efficient Code Retrieval via Segmented Deep Hashing [83.35231185111464]
  ディープラーニングは、検索パラダイムを語彙ベースのマッチングから、ソースコードとクエリをベクトル表現にエンコードした。 従来の研究では、クエリやコードスニペットのハッシュコードを生成し、ハミング距離を使ってコード候補を高速にリコールするディープハッシュベースの手法が提案されている。 提案手法は,既存の深層ハッシュ法によって計算された長いハッシュコードを,反復的学習戦略により複数の短いハッシュコードセグメントに変換する手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T12:51:35Z)
• A Flexible Plug-and-Play Module for Generating Variable-Length [61.095479786194836]
  Nested Hash Layer (NHL) は、既存の深い教師付きハッシュモデル用に設計されたプラグイン・アンド・プレイモジュールである。 NHLは、異なる長さのハッシュコードをネストした方法で同時に生成する。 NHLは、様々な深層ハッシュモデルに対して優れた検索性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T04:13:09Z)
• RREH: Reconstruction Relations Embedded Hashing for Semi-Paired Cross-Modal Retrieval [32.06421737874828]
  Restructation Relations Embedded Hashing (RREH) は、半ペア型クロスモーダル検索タスク用に設計されている。 RREHはマルチモーダルデータが共通の部分空間を共有すると仮定する。 アンカーはペアのデータからサンプリングされ ハッシュ学習の効率が向上します
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T03:12:54Z)
• HashReID: Dynamic Network with Binary Codes for Efficient Person Re-identification [3.3372444460738357]
  人身認証(ReID)のような生体認証アプリケーションは、しばしばエネルギー制約のあるデバイスにデプロイされる。 近年のReID手法では高い検索性能が優先されているが,計算コストが大きく,探索時間も高いことが多い。 本稿では,複数の出口ブロックを持つ入力適応型ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T04:01:54Z)
• Deep Lifelong Cross-modal Hashing [17.278818467305683]
  本稿では,ハッシュ関数の再学習を繰り返すのではなく,生涯ハッシュ検索を実現するために,新しい生涯横断ハッシュを提案する。 具体的には、蓄積したすべてのデータを用いて新しいハッシュ関数を再学習する代わりに、インクリメンタルデータを直接訓練することで、ハッシュ関数を更新するための生涯学習戦略を設計する。 検索精度は20%以上で、新しいデータが連続してやってくると、ほぼ80%以上のトレーニング時間を短縮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T07:56:22Z)
• Fast Class-wise Updating for Online Hashing [196.14748396106955]
  本稿では,FCOH(Fast Class-wise Updating for Online Hashing)と呼ばれる新しいオンラインハッシュ方式を提案する。 クラスワイズ更新法は、バイナリコード学習を分解し、代わりにクラスワイズ方式でハッシュ関数を更新する。 オンラインの効率をより高めるために,異なるバイナリ制約を独立に扱うことで,オンライントレーニングを高速化する半緩和最適化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T07:41:54Z)
• CIMON: Towards High-quality Hash Codes [63.37321228830102]
  我々はtextbfComprehensive stextbfImilarity textbfMining と ctextbfOnsistency leartextbfNing (CIMON) という新しい手法を提案する。 まず、グローバルな洗練と類似度統計分布を用いて、信頼性とスムーズなガイダンスを得る。第二に、意味的整合性学習とコントラスト的整合性学習の両方を導入して、乱不変と差別的ハッシュコードの両方を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T14:47:14Z)
• A Genetic Algorithm for Obtaining Memory Constrained Near-Perfect Hashing [0.0]
  本稿では,検索時の比較回数の最小化と,総コレクションサイズを最小化することに焦点を当てたハッシュテーブルに基づくアプローチを提案する。 論文は、ほぼ完全なハッシュはバイナリ検索よりも高速であるが、完全なハッシュよりも少ないメモリを使用することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T12:57:15Z)
• Reinforcing Short-Length Hashing [61.75883795807109]
  既存の手法は、非常に短いハッシュコードを用いた検索性能が劣っている。 本研究では, 短寿命ハッシュ(RSLH)を改良する新しい手法を提案する。 本稿では,ハッシュ表現とセマンティックラベルの相互再構成を行い,セマンティック情報を保存する。 3つの大規模画像ベンチマークの実験は、様々な短いハッシュシナリオ下でのRSLHの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T02:23:52Z)
• Auto-Encoding Twin-Bottleneck Hashing [141.5378966676885]
  本稿では,効率よく適応的なコード駆動グラフを提案する。 自動エンコーダのコンテキストでデコードすることで更新される。 ベンチマークデータセットの実験は、最先端のハッシュ手法よりもフレームワークの方が優れていることを明らかに示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T05:58:12Z)
• A Novel Incremental Cross-Modal Hashing Approach [21.99741793652628]
  我々は「iCMH」と呼ばれる新しい漸進的クロスモーダルハッシュアルゴリズムを提案する。 提案手法は,ハッシュコードを学習し,ハッシュ関数を訓練する2つの段階からなる。 さまざまなクロスモーダルデータセットの実験と最先端のクロスモーダルアルゴリズムとの比較は、我々のアプローチの有用性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T12:34:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。