16、深度哈希技术：实验结果与对抗训练分析

深度哈希技术：实验结果与对抗训练分析

1. 深度协作图哈希（DCGH）实验结果

在图像检索领域，深度哈希技术是提升检索效率与准确性的关键。深度协作图哈希（DCGH）作为一种先进的方法，其实验结果值得深入探讨。

1.1 不同哈希码长度下的MAP比较

在NUS - WIDE数据集上，对不同方法在不同哈希码长度（12位、24位、32位和48位）下的平均精度均值（MAP）进行了比较，结果如下表所示：
| NUS - WIDE | 12 bits | 24 bits | 32 bits | 48 bits |
| — | — | — | — | — |
| LSH - CNN | 0.4651 | 0.5571 | 0.5154 | 0.5950 |
| ITQ - CNN | 0.6615 | 0.7036 | 0.7151 | 0.7338 |
| LFH - CNN | 0.6457 | 0.7052 | 0.7248 | 0.7443 |
| SDH - CNN | 0.7545 | 0.7751 | 0.7632 | 0.7192 |
| CNNH | 0.6110 | 0.6180 | 0.6250 | 0.6080 |
| NINH | 0.6740 | 0.6970 | 0.7130 | 0.7150 |
| DSDH | 0.7939 | 0.8118 | 0.8180 | 0.8244 |
| DCRH | — | 0.8168 | — | 0.8238 |
| DPSH | 0.8006 | 0.8251 | 0.8342 | 0.8369 |