图像检索8:Deep Hashing for Compact Binary Codes Learning

本文介绍了一种名为DeepHashing的方法,该方法利用深度神经网络来生成紧凑的二进制哈希码,为图像检索等应用提供高效解决方案。尽管实验结果并非最佳,但其创新性得到了认可。

Deep Hashing for Compact Binary Codes Learning

 

简单的介绍了DH(深度哈希),文章是2015年 CVPR 的文章,虽然论文中实验结果并不是很好,但是文章的想法还是很有创新性的:采用深度神经网络。除了这篇采用深度网络以外,哈希的趋势就是结合 DL 来做。今年的CVPR大约还有3~5篇采用深度卷积精神网络,深度这么火,这也是趋势啊。。。感到遗憾的是 DH 作者没有发布相应的 codes ...因为我水平有限。。。所以暂时还不能复现作者的工作。不过最近也在尝试采用深度神经网络在做 Hash,目前还在 train model 和 调参阶段。。。如果最后效果好的话,会考略分把代码放上来,分享给大家。

 

DH 的想法很简单,看一下文章就知道作者的想法了,我分享的PPT基本上能把 DH 的想法表达出来,公式推导部分没有详说,参看之前的矩阵求导博客,公式部分应该不难,不过难就难在深度神经网络代码的实现上。。。。

 

 

资源获取链接:

 

1.http://download.youkuaiyun.com/detail/lilai619/9200749(PPT)

2.http://wenku.baidu.com/view/1393735b6137ee06eef9183c(PPT)

3.(论文)自行网上搜索吧,我就不上传了。。。

 

"Deep Hashing for Compact Binary Codes Learning" 是一篇关于深度哈希学习的论文。该论文提出了一种用于学习紧凑二进制码的深度哈希算法。以下是该论文中深度哈希算法的公式推导过程: 1. 首先,给定一个训练集 $\{x_i\}_{i=1}^n$ 和它们的标签 $\{y_i\}_{i=1}^n$,其中 $x_i$ 是输入数据,$y_i$ 是输出标签。 2. 然后,利用神经网络学习一个将输入数据映射到二进制码的哈希函数 $h(x_i)$,其中 $h(x_i)$ 是一个 $k$ 位的二进制向量,$k$ 是哈希码的长度。 3. 在深度哈希学习中,我们使用多个哈希函数来生成多个二进制码。因此,我们学习 $m$ 个哈希函数,每个哈希函数对应一个二进制码 $B_j$。 4. 对于每个输入数据 $x_i$,我们得到 $m$ 个哈希码 $B_j^i$,其中 $j=1,2,...,m$。 5. 然后,我们将这些哈希码组合成一个紧凑的二进制码 $b_i$,即 $b_i = [B_1^i, B_2^i, ..., B_m^i]$。 6. 确定损失函数,使得学习到的二进制码可以最大程度地保留数据之间的相似度。 7. 定义损失函数 $L$,其中 $L$ 由两部分组成:量化损失和分类损失。 8. 量化损失用于衡量哈希码的质量,分类损失用于保留数据之间的相似度。 9. 量化损失可以表示为:$L_{quan} = \sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\frac{1}{2}(B_j^i - h_j(x_i))^2$,其中 $h_j(x_i)$ 是第 $j$ 个哈希函数的输出。 10. 分类损失可以表示为:$L_{cls} = -\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n w_{ij}y_iy_j\log\sigma(b_i^Tb_j)$,其中 $w_{ij}$ 是样本 $i$ 和 $j$ 之间的相似度权重,$\sigma$ 是 sigmoid 函数。 11. 最终的损失函数可以表示为:$L = \lambda L_{quan} + L_{cls}$,其中 $\lambda$ 是量化损失的权重。 12. 在训练过程中,我们使用反向传播算法来优化损失函数,学习到最优的哈希函数和二进制码。 这就是 "Deep Hashing for Compact Binary Codes Learning" 论文中深度哈希算法的公式推导过程。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

微风❤水墨

你的鼓励是我最大的动力!

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值