文件名称:
Coupled CycleGAN：用于跨模态检索的无监督哈希网络
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：近年来，由于其在大规模跨模态检索中的低存储成本和高查询效率的出色能力，散列吸引了越来越多的关注。 得益于深入学习，跨模式检索社区取得了令人信服的结果。 但是，现有的深层交叉模式散列方法要么依赖于标记信息的数量，要么无法学习不同模式之间的准确性相关性。 在本文中，我们提出了用于交叉模式检索的无监督耦合循环生成对抗式哈希网络（UCH），其中外循环网络用于学习强大的通用表示，并解释内循环网络以生成可靠的哈希码。 具体而言，我们提出的UCH将这两个网络与生成对抗机制无缝耦合，可以同时进行优化以学习表示和哈希码。 在三个流行的基准数据集上进行的大量实验表明，所提出的UCH优于最新的无监督交叉模式哈希方法。
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