跨模态哈希检索的相关顶级会议

跨模态哈希检索是一个热门的研究领域，有许多国际会议和期刊都涉及到了这个领域。以下是一些跨模态哈希检索的相关顶级会议：\- ACM Multimedi Confer\- IEEE Confer Computer Visi Patter Recogniti (CVPR)\- Europ Confer Computer Visi (ECCV)\- Internati Confer Computer Visi (ICCV)\- ACM SIGIR Confer Research Developm i Informati Retriv\- ACM Confer Informati Knowledg Managem (CIKM)\n\

相关问题

深度单模态哈希研究现状

深度单模态哈希研究主要是针对单一模态的数据，例如图像、文本、音频等数据类型进行的。它的主要目的是将这些数据映射到一个低维度的二进制码空间中，使得相似的数据在该空间中距离更近，不相似的数据距离较远，同时保持数据的语义信息。这样做的好处是可以提高数据存储和检索的效率。

目前，深度单模态哈希研究已经取得了一些成果。其中，基于卷积神经网络（CNN）的哈希方法是最为常见的方法之一。该方法通过学习一个深度卷积神经网络，将输入的图像数据映射到一个低维度的二进制码空间中，实现图像的哈希。此外，基于循环神经网络（RNN）的文本哈希方法也获得了一定的研究进展。这些方法都是通过深度学习技术来实现的。

但是，深度单模态哈希研究仍然存在一些问题。例如，对于一些复杂的数据类型，如视频数据，当前的深度哈希方法还没有能够取得很好的效果；此外，当前的深度哈希方法大多是针对有标签数据进行学习的，对于无标签数据的哈希还需要进一步研究。

多模态在线哈希的国外研究现状

多模态在线哈希是一种利用多种数据类型进行哈希处理的技术，可以在大规模多媒体数据中进行快速的相似性搜索和检索。以下是国外的一些研究现状：

1. "Multi-modal Compact Bilinear Pooling for Visual Question Answering and Visual Grounding" - 这篇论文提出了一种多模态紧凑双线性池化方法，用于视觉问答和视觉定位任务。该方法可以有效地捕捉多种数据类型之间的交互信息，提高了模型的性能。

2. "Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition" - 该研究利用RGB-D深度图像和语音信息进行多模态在线哈希处理，在物体识别任务中取得了良好的效果。

3. "Multimodal Deep Hashing for Large-Scale Cross-Modal Retrieval" - 这篇论文提出了一种多模态深度哈希方法，可以在大规模跨模态检索任务中进行快速的相似性搜索。该方法结合了深度学习和哈希技术，有效地解决了跨模态检索中的问题。

4. "Multimodal Deep Learning for Audio-Visual Speech Recognition" - 该研究利用语音和视频信息进行多模态在线哈希处理，在语音识别任务中取得了良好的效果。

总之，多模态在线哈希是一个非常有前途的研究领域，将深度学习和哈希技术相结合可以有效地解决跨模态数据的相似性搜索和检索问题。