结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法

摘要：

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题;已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希编码,通常将离散值松弛为连续值来优化学习,存在量化误差的问题.针对以上问题,提出一种结合注意力模型和双峰高斯分布的深度哈希检索算法.该算法设计嵌入空间和通道注意力模型的网络结构,关注重要特征并抑制不必要特征,增强了哈希编码的特征表达能力;同时为了解决量化误差问题,将均值为+1/-1的双峰高斯分布作为先验分布,并借鉴变分自编码机的思想,提出通过KL散度约束哈希编码分布服从先验分布,以减少量化误差.在3个基准数据集CIFAR-10,ImageNet,NUS-WIDE上,在不同码位下计算MAP结果显示,其MAP值优于对比的其他算法,取得了良好的检索效果,验证了文中算法的有效性.

关键词：深度哈希、注意力模型、双峰高斯分布、图像检索

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山东省自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金项目

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：759-768