深度哈希——编译论文代码（3）

最新推荐文章于 2022-06-05 12:17:20 发布
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这篇博客介绍了如何使用Deep Supervised Hashing (DSH) 技术进行快速图像检索。首先，详细说明了将CIFAR-10数据转换为LMDB格式的过程，然后提到微调预训练模型的步骤，接着是特征提取，最后提到了使用MATLAB计算MAP。整个流程涵盖了从数据准备到模型训练和评估的关键步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

论文：Deep Supervised Hashing for Fast Image Retrieval

https://github.com/lhmRyan/deep-supervised-hashing-DSH


①第3步将CIFAR-10数据转换成LMDB格式

注意convert_cifar_data.bin的用法

./build/examples/cifar10/convert_cifar_data.bin$DATA $EXAMPLE $DBTYPE

convert_cifar_data.bin程序，程序需要3个参数，分别为源数据路径，lmdb（leveldb）存储路径，要转换的数据类型lmdb or leveldb

②第5步微调

代码


注意参数weights的用法：

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金融科技、区块链、人工智能——金融科技、区块链、人工智能的最新进展迫使我们掌握最新技术
AI天才研究院
07-31 3017
虽然市场上已经有了很多关于金融、经济、管理学、计算机科学、生物学、化学、地球科学等方面的科普文章、教程、杂志，但还没有一篇真正聚焦于当前最热门的金融、技术、产业变革领域的专业文章。随着互联网的快速发展和产业的变革，我们对于传统行业的认识正在发生着巨大的变化。在这个变革的时代背景下，互联网、人工智能、区块链、云计算等新兴技术正在引起我们的关注。人们越来越多地参与到这类创新领域的讨论中，而相关的研究报告和论文却鲜少涉及这些领域。
深度哈希二值编码
07-17
Our model is learned under three constraints at the top layer of the deep network: 1) the loss between the original real-valued feature descriptor and the learned binary vector is minimized, 2) the binary codes distribute evenly on each bit, and 3) different bits are as independent as possible. To further improve the discriminative power of the learned binary codes, we extend DH into supervised DH (SDH) by including one discriminative term into the objective function of DH which simultaneously maximizes the inter-class variations and minimizes the intra-class variations of the learned binary codes. Experimental results show the superiority of the proposed approach over the state-of-the-arts.
一致性hash算法释义
weixin_33964094的博客
12-10 869
一致性Hash算法背景 　　一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。 　　但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人...
深度哈希——编译论文代码（5）
zwr1994的博客
06-11 579
DPSH:Deep Pairwise-supervised Hashinghttps://cs.nju.edu.cn/lwj/code/DPSH.zip Wu-Jun Li, Sheng Wang, Wang-Cheng Kang. Feature Learning based Deep Supervised Hashing with Pairwise Labels. IJCAI 2016.编译过...
深度哈希——编译论文代码（1）
zwr1994的博客
03-16 1014
caffe环境已经搭建的已经差不多了，才想起来记录问题，虽然有点晚，但还是希望以后对自己或其他人有些帮助。正在跑关于深度哈希的论文https://github.com/kevinlin311tw/caffe-cvprw15问题1：按照步骤来，在make runtest -j8 这出现了问题报错 [  FAILED  ] MathFunctionsTest/0.TestSgnbitCPU, wher...
原始的DSH深度哈希代码
持之以恒
11-15 441
https://github.com/weixu000/DSH-pytorch/blob/master/main.py
深度哈希——编译论文代码（4）
zwr1994的博客
05-13 882
https://github.com/jiangqy/ADSH-AAAI2018paper：Qing-Yuan Jiang and Wu-Jun Li. Asymmetric Deep Supervised Hashing. AAAI-2018.matconvnet环境已经搭建好1、下载数据和模型，建立data文件夹，将数据和模型放进去2、编译matconvnet并且运行setup.m编译命令：v...
【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——快速随机访问字符串压缩
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06-05 914
本文主要介绍快速随机访问字符串压缩算法
DeepHash-pytorch:一些深度哈希算法的实现，包括DPSH，DSH，DHN，HashNet，DSDH，DTSH，DFH，GreedyHash，CSQ
05-01
深哈希火炬 一些Deep Hash算法基线的实现。 怎么跑 我的环境是 python==3.7.0 torchvision==0.5.0 pytorch==1.4.0 您可以轻松地训练和测试任何算法 pyhon DSH.py pyhon DPSH.py pyhon DHN.py pyhon DSDH.py 如果您有任何问题，请随时通过电子邮件（ ）与我联系或提出问题。 精确召回曲线 我在DSH.py中添加了一些代码： if "cifar10-1" == config["dataset"] and epoch > 29: P, R = pr_curve(trn_binary.numpy(), tst_binary.numpy(), trn_label.numpy(), tst_label.numpy()) print(f'Precision
DeepHash：深度学习哈希的开源程序包（DeepHash）
03-04
深度哈希 DeepHash是一种轻量级的深度学习哈希库，它实现了最新的深度哈希/量化算法。 我们将根据我们发布的持续实施更具代表性的深度哈希模型。 具体来说，我们欢迎其他研究人员根据我们的框架在该工具包中提供深层哈希模型。 我们将宣布对该项目的贡献。 实施的模型包括： DQN：，曹Yue，龙明生，王建民，韩涵，温庆福，AAAI人工智能大会（AAAI），2016 DHN：，韩涵，龙明生，王建民，曹跃，AAAI人工智能大会（AAAI），2016 DVSQ：，曹悦，龙明胜，王建民，刘诗辰，IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2017 DCH： ，曹悦，龙明生，刘斌，王建民，IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2018 DTQ： ，刘斌，曹岳，龙明生，王建民，王敬东，ACM多媒体（ACMMM），2018 注意：DTQ和DCH已更新，而DQN，DHN，DVSQ可能已
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09-11
针对分布式存储系统中如何实现数据在物理存储上的均匀分布和高效定位的问题，对多种哈希算法展开研究，提出了衡量分布式存储系统哈希算法优劣的标准；从散列分布性、哈希冲突和计算效率等多个维度对这些哈希算法进行分析比较，指出各种哈希算法的应用场景；结合分布式存储系统的应用，给出最优的哈希算法选择。实验结果证明，Davies-Meyer算法具有很好的均匀分布性和很高的计算效率，很适合分布式存储系统的应用。
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中国科学院计算技术研究所的刘昊淼老师的课件，里面详细讲述了哈希算法
【大规模图像检索的利器】Deep哈希算法介绍
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哈希算法——论文整理（未完）
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目前主流的哈希算法主要分为有监督哈希算法、半 监督哈希算法和无监督哈希算法。其中，有监督或半监 督的哈希算法在学习过程中，使用监督信息以提高哈希 算法的质量，如监督的核哈希(Kernel-based Supervised Hashing，KSH)、深 度 监 督 哈 希(DSH)、半 监 督 哈 希 算法(Semi-Supervised Hashing，SSH)等，无监督的哈希算法则使用无标签的数...
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编译期字符串Hash
weixin_34293911的博客
01-14 187
转载请注明出处为KlayGE游戏引擎，本文地址为http://www.klayge.org/?p=647 老早就想写这篇了，但一直没空，现在抽个空写写吧。 Motivation 编译期字符串Hash的想法源于一个常见做法，字符串比较。比如在KlayGE的effect系统中，有很多if ("cull_mode" == state_name)这样的比较。加速这个操作的方法之一就是hash。但是如果改...
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深度学习技术前沿
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关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！最近邻搜索是寻找数据库中的数据点，使它们到查询的距离最小，这是计算机视觉、推荐系统和机器学习等各个领域的一个基本...
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"这篇资源主要讨论了哈希表（散列表）中冲突处理的一种方法——拉链法。通过使用分离链接技术，将具有相同哈希值的元素组织成链表，以便于存储和检索。" 在计算机科学中，哈希表是一种数据结构，它提供了快速的查找...
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