成对相似度迁移哈希用于无监督跨模态检索

摘要：

哈希编码能够节省存储空间、提高检索效率,已引起广泛关注.提出一种成对相似度迁移哈希方法(pairwise similarity transferring hash,PSTH)用于无监督跨模态检索.对于每个模态,PSTH将可靠的模态内成对相似度迁移到汉明空间,使哈希编码继承原始空间的成对相似度,从而学习各模态数据对应的哈希编码;此外,PSTH重建相似度值而不是相似度关系,使得训练过程可以分批进行;与此同时,为缩小不同模态间的语义鸿沟,PSTH最大化模态间成对相似度.在三个公开数据集上进行了大量对比实验,PSTH取得了SOTA的效果.

关键词：相似度迁移;哈希;无监督学习;跨模态检索

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;广东基础与应用基础研究基金资助项目;广东创新研究团队项目

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3025-3029