用于自动场景匹配的卷积哈希
计算机视觉与模式识别
2018-02-12 v1 信息检索
机器学习
摘要
我们提出了一种用于学习二值哈希函数的强大新损失函数和训练方案。特别地，我们通过首次创建一个在自动场景匹配任务上优于最先进的 Haar 小波和颜色布局描述子的神经网络来展示我们的方法。通过准确地将网络输出流形上的距离与汉明空间中的距离相关联，我们实现了非平凡假阳性率降低 100 倍以及显著更高的真阳性率。我们期望我们的见解能为应用于其他信息检索哈希任务的哈希模型带来巨大收益。
引用
@article{arxiv.1802.03101,
title = {Convolutional Hashing for Automated Scene Matching},
author = {Martin Loncaric and Bowei Liu and Ryan Weber},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03101},
year = {2018}
}
备注
9 pages, 4 figures, 4 tables