面向细粒度图像检索的同步区域定位与哈希编码
计算机视觉与模式识别
2019-11-20 v1
摘要
细粒度图像哈希由于判别性区域定位与哈希码生成的困难而具有挑战性。现有多数深度哈希方法独立求解这两个任务。然而这两个任务相互关联且可相互增强。本文提出一种深度细粒度哈希方法，以同时定位判别性区域并生成高效二进制码。所提方法由区域定位模块与哈希编码模块组成。区域定位模块旨在为哈希编码模块提供信息丰富区域。哈希编码模块旨在生成有效二进制码并为学习更好的定位器提供反馈。此外，为更好捕捉细微差异，在不同层学习多尺度区域而无需边界框/部件标注。在两个公开基准细粒度数据集上进行了充分实验。结果证明了我们的方法相对于其他细粒度哈希算法的显著性能提升。
引用
@article{arxiv.1911.08028,
title = {Simultaneous Region Localization and Hash Coding for Fine-grained Image Retrieval},
author = {Haien Zeng and Hanjiang Lai and Jian Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08028},
year = {2019}
}