深度学习驱动的无监督图像检索哈希模型与生成对抗网络

"用于图像检索的深度哈希模型及生成对抗网络" 深度哈希模型在图像检索中的应用已经成为一种有效的解决方案，尤其是在处理大规模图像数据时。传统的图像检索方法，如最近邻搜索，由于高维特征导致的计算复杂性和时间消耗，已无法满足需求。哈希技术则通过将高维特征转换为二进制码，大大降低了存储和检索的复杂性，同时保持了较高的精度。 深度学习的引入进一步提升了哈希方法的性能。深度哈希模型利用神经网络学习图像特征，并直接生成二进制码。然而，大多数现有的深度哈希模型依赖于监督信息，即类标签，而这些信息在实际场景中往往难以获取且成本高昂。 本文提出的创新点在于结合生成对抗网络（GANs）和半监督学习的思想，创建了一个统一的框架，旨在利用未标记数据以及三元组信息进行训练。生成模型和判别模型在这个框架中协同工作，生成模型学习数据的潜在分布，而判别模型则区分真实和伪造的数据。通过这样的设计，模型可以在没有充分监督信息的情况下，有效地捕捉和学习图像的语义相似性。 为了更好地利用半监督学习，文章提出了新的排名损失和对手的排名损失。这两种损失函数有助于在保持标记数据语义一致性的同时，优化未标记数据的二进制编码。通过对手训练策略，模型可以学习到更丰富的语义信息，从而提高整体的检索效果。 实验部分展示了所提方法在两个广泛使用的基准数据集上的优越性能，证明了这种方法在图像检索任务中的有效性。关键词包括信息检索、哈希、深度学习和GANs，表明该研究集中在利用深度学习改进哈希编码，以实现高效、准确的图像检索。 这项工作为解决图像检索中的监督信息难题提供了新的视角，通过结合生成模型和半监督学习，不仅提高了深度哈希模型的性能，还降低了对大量标注数据的依赖，这对于大规模图像检索系统的设计具有重要意义。