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J-GLOBAL ID：202202232646231823   整理番号：22A0680265

二重意味回帰とクラス構造量子化による深い非対称ハッシング【JST・京大機械翻訳】

Deep asymmetric hashing with dual semantic regression and class structure quantization

著者 (7件)： Lu Jianglin (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Lu Jianglin (SZU Branch, Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society, Shenzhen 518060, China) ,  Wang Hailing (College of Computer Software, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Zhou Jie (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Zhou Jie (SZU Branch, Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society, Shenzhen 518060, China) ,  Yan Mengfan (College of Engineering and Computer Science, Australian National University, Canberra, ACT 0200, Australia) ,  Wen Jiajun (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 589  ページ： 235-249  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,深いハッシング法が画像検索タスクに広く用いられている。既存の深いハッシング手法は,情報損失を減らすために1対1量子化を採用する。しかし,そのようなクラス関連量子化はネットワーク訓練のための識別フィードバックを与えることができない。さらに,これらの方法は,ハッシュ関数学習のためのデータの監視情報を統合するための単一ラベルを利用するだけであり,それは,データのクラス間情報が完全に無視されるので,劣ったネットワーク一般化性能と比較的低品質ハッシュ符号をもたらすかもしれない。本論文では,二重意味非対称ハッシュ(DSAH)法を提案し,3倍制約下で識別ハッシュ符号を生成する。最初に,DSAHは,量子化プロセスの間クラス情報を伝送するために,クラス構造量子化を行う前にクラスを利用する。第2に,単純だが効果的なラベル機構を設計して,データのクラス内コンパクト性とクラス間分離性の両方を特性化し,それによって意味的感受性バイナリコード学習を達成した。最後に,アフィニティグラフに基づくクラス関連ネットワーク出力間の距離を最小化するために,有意義なペアワイズ類似性保存損失を考案した。これらの3つの主成分によって,高品質ハッシュコードをネットワークを通して作り出すことができた。種々のデータセットで行った広範な実験は,最先端の深いハッシング法と比較してDSAHの優位性を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *量子化 ,  学習 ,  データ ,  ネットワーク ,  構造 ,  *非対称性 ,  符号 ,  親和性 ,  コンパクト性 ,  類似性 ,  制約条件 ,  ハッシュ関数 ,  *ハッシング ,  画像検索
準シソーラス用語： 高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 非対称ハッシング ,  二重意味回帰 ,  クラス構造量子化

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 意味 ,  クラス ,  量子化 ,  非対称 ,  ハッシング