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本文提出了一种端到端的图注意力网络哈希方法（EGATH），旨在解决跨模态检索中的特征表示和语义关联不足的问题。EGATH能够直接捕获图像与文本之间的语义关联，并匹配不同模态之间的语义内容。通过结合对比语言图像预训练（CLIP）和Transformer，EGATH提高了不同数据模态间的语义一致性理解和泛化能力。该方法采用图注意力网络（GAT）作为分类器，以增强跨模态特征表示，并通过优化策略和损失函数构建哈希码，以保留语义信息和紧凑性。

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