自监督深度离散哈希图像检索

摘要：

目的 基于深度学习的图像哈希检索是图像检索领域的热点研究问题.现有的深度哈希方法忽略了深度图像特征在深度哈希函数训练中的指导作用,并且由于采用松弛优化,不能有效处理二进制量化误差较大导致的生成次优哈希码的问题.对此,提出一种自监督的深度离散哈希方法(self-supervised deep discrete hashing,SSD-DH).方法 利用卷积神经网络提取的深度特征矩阵和图像标签矩阵,计算得到二进制哈希码并作为自监督信息指导深度哈希函数的训练.构造成对损失函数,同时保持连续哈希码之间相似性以及连续哈希码与二进制哈希码之间的相似性,并利用离散优化算法求解得到哈希码,有效降低二进制量化误差.结果 将本文方法在3个公共数据集上进行测试,并与其他哈希算法进行实验对比.在CIFAR-10、NUS-WIDE(web image dataset from National University of Singapore)和Flickr数据集上,本文方法的检索精度均为最高,本文方法的准确率比次优算法DPSH(deep pairwise-supervised hashing)分别高3％、3％和1％.结论 本文提出的基于自监督的深度离散哈希的图像检索方法能有效利用深度特征信息和图像标签信息,并指导深度哈希函数的训练,且能有效减少二进制量化误差.实验结果表明,SSDDH在平均准确率上优于其他同类算法,可以有效完成图像检索任务.

关键词：深度学习;图像检索;哈希学习;自监督;离散优化

所属期刊栏目：26

分类号：P23(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助;湖北省教育厅指导性项目

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2659-2669