ElasticHash：基于深度哈希与 Elasticsearch 的语义图像相似度搜索
计算机视觉与模式识别
2023-05-10 v1 多媒体
摘要
我们提出 ElasticHash，一种用于高质量、高效且大规模语义图像相似度搜索的新方法。它基于深度哈希模型来学习自然图像中细粒度图像相似度搜索的哈希码，以及一种利用 Elasticsearch（ES）高效搜索二值哈希码的两阶段方法。在第一阶段，基于短哈希码使用多索引哈希与邻近哈希码的 ES 词条查找执行粗搜索。在第二阶段，通过长哈希码上的汉明距离计算对结果列表重排序。我们在 OpenImages 数据集约 690 万张数据库图像上针对超过 12 万张查询图像评估了 ElasticHash 的检索性能。结果表明，我们的方法取得了高质量的检索结果与低搜索延迟。
引用
@article{arxiv.2305.04710,
title = {ElasticHash: Semantic Image Similarity Search by Deep Hashing with Elasticsearch},
author = {Nikolaus Korfhage and Markus Mühling and Bernd Freisleben},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.04710},
year = {2023}
}