用于无监督细粒度图像哈希的抗碰撞单次方法

无监督细粒度图像哈希旨在学习紧凑的二进制码，在无需人工标注的情况下保留高度相似实例间微妙的视觉差异。然而，现有大多数方法忽略了抗碰撞性，导致对于语义上略有不同的样本产生相同的哈希码。在本文中，我们提出了抗碰撞单次自监督语义哈希（CS3H），这是一种抗碰撞框架，通过单次归一化汉明距离损失直接优化汉明空间相似性，以产生分离良好的二进制表示。我们进一步引入了碰撞敏感注意力模块，以强调稀有且具判别性的局部模式，从而减少哈希碰撞并提高细粒度判别能力。在多个基准上的实验表明，CS3H 在检索精度上始终优于最先进的方法，同时以极小的计算开销实现了卓越的抗碰撞性。