文件名称：Binary Generative Adversarial Networks for Image Retrieval
文件大小：1.17MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-11-10 08:59:58
图像检索 GAN BGAN
使用深度哈希的图像检索中最惊人的成功主要涉及判别模型，该模型需要标签。在本文中，我们使用二进制生成的adver sarial网络（BGAN）将图像以无监督的方式嵌入到二进制代码中。通过将生成对抗网络（GAN）的输入噪声变量限制为二进制且以每个输入图像的特征为条件，BGAN可以同时学习每个图像的二进制表示形式，并生成与原始图像相似的图像。在提出的框架中，我们解决了两个主要问题： 1）如何不松懈地直接生成二进制代码？ 2）如何为二进制表示配备准确率图像检索功能？ 我们通过提出新的符号激活策略和指导学习过程的损失函数来解决这些问题，损失函数包括对抗性损失，内容损失和邻域结构损失的新模型