基于类别掩码的深度哈希方法用于快速视频检索
计算机视觉与模式识别
2018-05-25 v2
摘要
本文提出一种端到端的带类别掩码的深度哈希框架，用于快速视频检索。我们通过充分挖掘类间差异与类内一致性以有监督方式训练网络。优化分类损失以最大化类间差异，同时引入类内配对以学习具有代表性的类内一致性。我们研究了与类别相关的二进制位分布，发现二进制位的有效性高度依赖于数据类别，且某些位可能降低部分类别的分类性能。进而设计带类别掩码的哈希码生成方案，以滤除具有负贡献的位。实验结果表明，在公开数据集的多种评价指标下，所提方法优于若干当前最优方法。
引用
@article{arxiv.1712.08315,
title = {Deep Hashing with Category Mask for Fast Video Retrieval},
author = {Xu Liu and Lili Zhao and Dajun Ding and Yajiao Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.08315},
year = {2018}
}