图像检索哈希算法的发展史，标注年份

1. 1992年：最早的哈希算法：局部敏感哈希（LSH）。
2. 2006年：随机哈希（Random Hashing）。
3. 2008年：谱哈希（Spectral Hashing）和二进制编码哈希（Binary Code Hashing）。
4. 2009年：K均值哈希（K-means Hashing）。
5. 2010年：多哈希学习（Multi-Hash Learning）。
6. 2011年：主成分分析哈希（Principal Component Analysis Hashing）和信息瓶颈哈希（Information Bottleneck Hashing）。
7. 2013年：深度哈希（Deep Hashing）。
8. 2015年：卷积神经网络哈希（Convolutional Neural Network Hashing）。
9. 2016年：生成对抗网络哈希（Generative Adversarial Network Hashing）和基于最大内积优化的哈希（Maximal Inner Product Hashing）。
10. 2017年：量化哈希（Quantization Hashing）。
11. 2018年：自适应哈希（Adaptive Hashing）和带有注意力机制的哈希（Attention-based Hashing）。
12. 2019年：深度学习哈希（Deep Learning Hashing）和跨域哈希（Cross-Modal Hashing）。

需要注意的是，这里只列出了一部分比较重要的哈希算法，其他一些哈希算法的发展时间可能会有所不同。

相关问题

图像检索哈希算法的发展史,标注年份

图像哈希算法的发展可以追溯到上世纪90年代，以下是一些关键的发展历程和标注年份：

1. 1992年，基于小波变换的哈希方法被提出。

2. 1996年，基于主成分分析的哈希方法被提出。

3. 2002年，基于感知哈希的哈希方法被提出。

4. 2006年，基于局部不变特征的哈希方法被提出。

5. 2010年，基于稀疏编码的哈希方法被提出。

6. 2011年，基于深度学习的哈希方法开始出现，如基于卷积神经网络的哈希方法。

7. 2014年，Google提出的SimHash算法在图像哈希领域得到广泛应用。

8. 2015年，Facebook提出的DeepHash算法在图像哈希领域取得了很好的效果。

9. 2016年，基于对抗生成网络（GAN）的哈希方法被提出。

10. 2020年，基于自监督学习的哈希方法被提出，进一步提高了图像哈希的效果。

图像检索哈希算法的发展史，标注年限

哈希算法在图像检索中的应用可以追溯到20世纪80年代，但是直到近年来，随着深度学习和神经网络的兴起，哈希算法在图像检索中的应用才逐渐得到了广泛的关注和应用。以下是哈希算法在图像检索中的发展史及标注年限：

1. 传统哈希算法：包括局部敏感哈希（LSH）和哈希编码算法（Hashing）等。这些算法主要用于处理低维数据，如文本和稀疏数据。标注年限：20世纪80年代至21世纪初。

2. 基于深度学习的哈希算法：这些算法利用深度神经网络学习图像的特征表示，并将其转换为二进制码。这些算法包括深度哈希（DHash）、卷积神经网络哈希（CNNHash）和三元组神经网络哈希（TripletNetHash）等。标注年限：2014年至今。

3. 基于生成对抗网络的哈希算法：这些算法利用生成对抗网络（GAN）学习图像的特征表示，并将其转换为二进制码。这些算法包括生成对抗哈希（GANHash）和对抗性哈希（AdvHash）等。标注年限：2017年至今。

4. 基于自监督学习的哈希算法：这些算法利用自监督学习方法学习图像的特征表示，并将其转换为二进制码。这些算法包括自监督哈希（Self-Supervised Hashing）和自监督对抗哈希（Self-Supervised AdvHash）等。标注年限：2018年至今。