論文の概要: A Flexible Plug-and-Play Module for Generating Variable-Length

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08922v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 04:13:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:55.824044
• Title: A Flexible Plug-and-Play Module for Generating Variable-Length
• Title（参考訳）: 可変長生成のためのフレキシブルプラグアンドプレイモジュール
• Authors: Liyang He, Yuren Zhang, Rui Li, Zhenya Huang, Runze Wu, Enhong Chen,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.095479786194836
• License:
• Abstract: Deep supervised hashing has become a pivotal technique in large-scale image retrieval, offering significant benefits in terms of storage and search efficiency. However, existing deep supervised hashing models predominantly focus on generating fixed-length hash codes. This approach fails to address the inherent trade-off between efficiency and effectiveness when using hash codes of varying lengths. To determine the optimal hash code length for a specific task, multiple models must be trained for different lengths, leading to increased training time and computational overhead. Furthermore, the current paradigm overlooks the potential relationships between hash codes of different lengths, limiting the overall effectiveness of the models. To address these challenges, we propose the Nested Hash Layer (NHL), a plug-and-play module designed for existing deep supervised hashing models. The NHL framework introduces a novel mechanism to simultaneously generate hash codes of varying lengths in a nested manner. To tackle the optimization conflicts arising from the multiple learning objectives associated with different code lengths, we further propose an adaptive weights strategy that dynamically monitors and adjusts gradients during training. Additionally, recognizing that the structural information in longer hash codes can provide valuable guidance for shorter hash codes, we develop a long-short cascade self-distillation method within the NHL to enhance the overall quality of the generated hash codes. Extensive experiments demonstrate that NHL not only accelerates the training process but also achieves superior retrieval performance across various deep hashing models. Our code is publicly available at https://github.com/hly1998/NHL.
• Abstract（参考訳）: 深い教師付きハッシュは、大規模な画像検索において重要な技術となり、ストレージと検索効率の面で大きなメリットをもたらしている。 しかし、既存の深い教師付きハッシュモデルは、主に固定長のハッシュコードを生成することに重点を置いている。 このアプローチは、長さの異なるハッシュコードを使用する場合、効率性と有効性の間の本質的にのトレードオフに対処できない。 特定のタスクに対して最適なハッシュコード長を決定するには、複数のモデルを異なる長さでトレーニングする必要があるため、トレーニング時間と計算オーバーヘッドが増加する。 さらに、現在のパラダイムは、異なる長さのハッシュコード間の潜在的な関係を見落とし、モデルの全体的な有効性を制限する。 これらの課題に対処するために,既存の深層型ハッシュモデル用に設計されたプラグアンドプレイモジュールであるNested Hash Layer (NHL)を提案する。 NHLフレームワークは、ネストされた方法で様々な長さのハッシュコードを同時に生成する新しいメカニズムを導入している。 コード長の異なる複数の学習目標から生じる最適化競合に対処するため,トレーニング中の勾配を動的に監視・調整する適応重み付け戦略を提案する。 さらに,より長いハッシュ符号の構造情報は,より短いハッシュ符号に対して貴重なガイダンスを与えることができることを認識して,NHL内の長短カスケード自己蒸留法を開発し,生成したハッシュ符号の全体的な品質を向上させる。 広範囲な実験により,NHLはトレーニングプロセスを加速するだけでなく,様々な深層ハッシュモデルに対して優れた検索性能が得られることが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/hly1998/NHL.comで公開されています。

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