發(fā)布時(shí)間：2018-03-19 19:04

  本文選題：哈希學(xué)習(xí)　切入點(diǎn)：深度學(xué)習(xí)　出處：《南京大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在圖像檢索等真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中,隨著數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長,近似最近鄰搜索(approximate nearest neighbor search,ANNS)最近幾年已經(jīng)變成了一個(gè)熱門研究課題�，F(xiàn)有的近似最近鄰搜索技術(shù)中,哈希學(xué)習(xí)憑借著檢索速度快和存儲(chǔ)成本低的優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為圖像檢索領(lǐng)域最受歡迎和有效的技術(shù)之一。但是現(xiàn)有的大部分哈希學(xué)習(xí)方法都是基于手工提取特征,手工提取特征不一定適用于哈希編碼學(xué)習(xí)。最近一些深度哈希學(xué)習(xí)被提出,可以同時(shí)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和哈希編碼學(xué)習(xí)。然而這些深度哈希學(xué)習(xí)方法大部分都是基于三元組標(biāo)簽的�；�于標(biāo)簽對(duì)的圖像檢索是哈希學(xué)習(xí)另一個(gè)常見應(yīng)用場(chǎng)景,在這個(gè)場(chǎng)景下目前還沒有深度哈希學(xué)習(xí)方法能夠同時(shí)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和哈希編碼學(xué)習(xí)。在本文中,我們提出一種新穎的深度哈希學(xué)習(xí)方法,叫做基于標(biāo)簽對(duì)的深度哈希學(xué)習(xí)方法(deep pairwise-supervised hashing,DPSH),可以在一個(gè)完整框架中同時(shí)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和哈希編碼學(xué)習(xí)。在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,我們提出的DPSH方法在圖像檢索任務(wù)上可以取得比其他經(jīng)典哈希學(xué)習(xí)方法更好的檢索準(zhǔn)確率。盡管我們提出的DPSH方法已經(jīng)在圖像檢索任務(wù)上取得了令人滿意的結(jié)果,但是對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集而言,基于單個(gè)GPU的實(shí)現(xiàn)比較費(fèi)時(shí)。所以我們提出了一種多GPU并行DPSH方法,在不影響檢索準(zhǔn)確率的前提下明顯降低了訓(xùn)練時(shí)間。
[Abstract]:In real-world applications such as image retrieval, as data explodes, approximate nearest neighbor search has become a hot research topic in recent years. Hash learning has become one of the most popular and effective techniques in image retrieval due to its advantages of fast retrieval speed and low storage cost. However, most of the existing hash learning methods are based on manual feature extraction. Manual feature extraction is not necessarily applicable to hashing coding learning. Recently, some deep hashing learning has been proposed. Both feature learning and hashing coding can be performed simultaneously. However, most of these deep hash learning methods are based on triple tags. Image retrieval based on tag pairs is another common application scenario for hashing learning. In this scenario, there is no deep hash learning method that can perform both feature learning and hash coding learning. In this paper, we propose a novel depth hash learning method. The deep hashing learning method called tag pair based deep pairwise-supervised hashingDPS HHN can be used in both feature learning and hashing coding learning in a complete framework. Experiments on real data sets show that, Our proposed DPSH method can achieve better retrieval accuracy than other classical hash learning methods in image retrieval tasks, although our proposed DPSH method has achieved satisfactory results in image retrieval tasks. However, for large scale data sets, the implementation based on a single GPU is time-consuming, so we propose a multi-#en1# parallel DPSH method, which can significantly reduce the training time without affecting the retrieval accuracy.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1635593