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论文：HashGAN:Attention-awareDeepAdversarialHashingforCrossModalRetrieval摘要随着多模态数据的快速增长，hashing方法在跨模态检索方面受到了广泛关注。基于深层网络的跨模态hashing方法吸引了更多关注，因为这类方法可以把特征学习和hash...
硕士学位论文基于跨模态哈希学习的大规模推荐系统CROSS-MODALHASHINGLARGE-SCALERECOMMENDERSYSTEMS哈尔滨工业大学2018国内图书分类号：TP391学校代码：10213国际图书分类号：681密级：公开工学硕士学位论文基于跨...
本文介绍一下我之前的一个跨模态检索的工作，TripletFusionNetworkHashingforUnpairedCross-ModalRetrieval，论文被ACMICMR2019接收为oralpaper。论文地址：PDF下载论文代码：论文代码下载1.问题介绍跨模态检索即通过一个模态的数据检索...
Keywordscross-modalretrieval,hashing,co-training,matrixfactorization,sparsesubspace插图索引插图索引图1.1哈希图像检索流程框图图1.2跨模态哈希检索流程框架图图2.1基于稀疏子空间学习的局部线性跨模态哈希方法框图图2.2稀疏子空间学习示意图14
在这篇论文中，研究者提出了一个全新的自监督对抗哈希（SSAH）方法来帮助解决跨模态检索问题。.具体来说，作者使用两个对抗网络来联合学习高维特征和它们在不同模态下的对应哈希编码。.同时，一方面使用对抗学习来有监督地最大化不同模态之间语义...
一、课题的背景及目的1、课题背景近年来，多媒体数据的急剧增加为实现跨模态检索（如以文本搜索图片）带来全新的挑战。为此，哈希学习算法被广泛应用于跨模态检索领域。该学习算法旨在通过将多媒体数据有效地映射到汉明空间中，大大降低了检索的复杂度，提高检索准确率。
跨模态哈希（Cross-ModalHashing）技术通过构造哈希函数，将不同模态数据的高维特征映射成低维的二进制哈希编码，并在汉明空间中保持了高维特征的空间结构，具有存储所需空间小和检索速度快的优点，在跨模检索领域得到广泛的关注。
作者王开业学位类别工学博士答辩日期2015-05-21授予单位中国科学院大学授予地点中国科学院自动化研究所导师王亮关键词跨模态检索子空间学习特征选择多模态数据统一表示跨模态哈希Cross-modalRetrievalSubspaceLearningFeature…
跨模态检索CM-GANs:Cross-modalGenerativeAdversarialNetworksforCommonRepresentationLearning《Look,ImagineandMatch:...半监督生成对抗哈希算法Semi-SupervisedGenerativeAdversarialHashingforImageRetrieval论文...
跨模态检索哈希结构保持图模型耦合投影子空间学习.Structure-preservinghashingwithcoupledprojectionsforcross-modalretrieval.MinKangling,ZhangGuobin,WangLei,LiDanping(SchoolofElectronicEngineering,XidianUniversity,Xi'an710071,China;KeyLaboratoryofMarineIntelligentEquipmentandSystemofMinistry...
论文：HashGAN:Attention-awareDeepAdversarialHashingforCrossModalRetrieval摘要随着多模态数据的快速增长，hashing方法在跨模态检索方面受到了广泛关注。基于深层网络的跨模态hashing方法吸引了更多关注，因为这类方法可以把特征学习和hash...
硕士学位论文基于跨模态哈希学习的大规模推荐系统CROSS-MODALHASHINGLARGE-SCALERECOMMENDERSYSTEMS哈尔滨工业大学2018国内图书分类号：TP391学校代码：10213国际图书分类号：681密级：公开工学硕士学位论文基于跨...
本文介绍一下我之前的一个跨模态检索的工作，TripletFusionNetworkHashingforUnpairedCross-ModalRetrieval，论文被ACMICMR2019接收为oralpaper。论文地址：PDF下载论文代码：论文代码下载1.问题介绍跨模态检索即通过一个模态的数据检索...
Keywordscross-modalretrieval,hashing,co-training,matrixfactorization,sparsesubspace插图索引插图索引图1.1哈希图像检索流程框图图1.2跨模态哈希检索流程框架图图2.1基于稀疏子空间学习的局部线性跨模态哈希方法框图图2.2稀疏子空间学习示意图14
在这篇论文中，研究者提出了一个全新的自监督对抗哈希（SSAH）方法来帮助解决跨模态检索问题。.具体来说，作者使用两个对抗网络来联合学习高维特征和它们在不同模态下的对应哈希编码。.同时，一方面使用对抗学习来有监督地最大化不同模态之间语义...
一、课题的背景及目的1、课题背景近年来，多媒体数据的急剧增加为实现跨模态检索（如以文本搜索图片）带来全新的挑战。为此，哈希学习算法被广泛应用于跨模态检索领域。该学习算法旨在通过将多媒体数据有效地映射到汉明空间中，大大降低了检索的复杂度，提高检索准确率。
跨模态哈希（Cross-ModalHashing）技术通过构造哈希函数，将不同模态数据的高维特征映射成低维的二进制哈希编码，并在汉明空间中保持了高维特征的空间结构，具有存储所需空间小和检索速度快的优点，在跨模检索领域得到广泛的关注。
作者王开业学位类别工学博士答辩日期2015-05-21授予单位中国科学院大学授予地点中国科学院自动化研究所导师王亮关键词跨模态检索子空间学习特征选择多模态数据统一表示跨模态哈希Cross-modalRetrievalSubspaceLearningFeature…
跨模态检索CM-GANs:Cross-modalGenerativeAdversarialNetworksforCommonRepresentationLearning《Look,ImagineandMatch:...半监督生成对抗哈希算法Semi-SupervisedGenerativeAdversarialHashingforImageRetrieval论文...
跨模态检索哈希结构保持图模型耦合投影子空间学习.Structure-preservinghashingwithcoupledprojectionsforcross-modalretrieval.MinKangling,ZhangGuobin,WangLei,LiDanping(SchoolofElectronicEngineering,XidianUniversity,Xi'an710071,China;KeyLaboratoryofMarineIntelligentEquipmentandSystemofMinistry...
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