随笔分类 -  Hash Retrieval

【Deep Hash】NINH
摘要："CVPR 2015] Simultaneous Feature Learning and Hash Coding with Deep Neural Networks [[paper" ] Hanjiang Lai, Yan Pan, Ye Liu, Shuicheng Yan. 1. Overco 阅读全文
posted @ 2018-12-10 15:15 天涯惟笑 阅读(1415) 评论(0) 推荐(0)
【Deep Hash】CNNH
摘要："AAAI 2014] Supervised Hashing via Image Representation Learning [[paper]" "[code]" Rongkai Xia , Yan Pan, Hanjiang Lai, Cong Liu, Shuicheng Yan. 1. O 阅读全文
posted @ 2018-12-10 15:12 天涯惟笑 阅读(2237) 评论(1) 推荐(0)
Post Tuned Hashing，PTH
摘要："ACM 2018] Post Tuned Hashing_A New Approach to Indexing High dimensional Data [[paper]" "[code" ] Zhendong Mao, Quan Wang, Yongdong Zhang, Bin Wang. 阅读全文
posted @ 2018-12-10 15:02 天涯惟笑 阅读(973) 评论(0) 推荐(0)
Supervised Hashing with Kernels, KSH
摘要：Notation 该论文中应用到较多符号，为避免混淆，在此进行解释： n： 原始数据集的大小 l： 实验中用于监督学习的数据集大小（矩阵S行/列的大小） m： 辅助数据集，用于得到基于核的哈希函数 r： 比特位数量/哈希函数的个数 1. Introduction 先前的哈希检索方法，要么精度低，要么 阅读全文
posted @ 2018-10-13 09:42 天涯惟笑 阅读(1486) 评论(1) 推荐(0)
Spherical Hashing，球哈希
摘要：1. Introduction 在传统的LSH、SSH、PCA ITQ等哈希算法中，本质都是利用超平面对数据点进行划分，但是在D维空间中，至少需要D+1个超平面才能形成一个封闭、紧凑的区域。而球哈希方法利用 超球面（hypersphere） 对数据进行划分，在任何维度下，只需要1个超球面便可形成一个 阅读全文
posted @ 2018-10-05 21:42 天涯惟笑 阅读(1179) 评论(0) 推荐(1)
Iterative Quantization，ITQ
摘要：Abstract 针对大规模的图像检索问题，论文提出了一个高效的ITQ算法。该算法先将中心化后的数据映射到超立方体的顶点上，再通过优化过程寻找一个旋转矩阵，使得数据点经过旋转后，与超立方体的顶点数据具有最小的量化误差。ITQ算法涉及到了 multi class spectral clustering 阅读全文
posted @ 2018-09-29 12:41 天涯惟笑 阅读(1953) 评论(0) 推荐(0)
Locality Sensitive Hashing，LSH
摘要：1. 基本思想 局部敏感（Locality Senstitive）： 即空间中距离较近的点映射后发生冲突的概率高，空间中距离较远的点映射后发生冲突的概率低。 局部敏感哈希的基本思想类似于一种空间域转换思想，LSH算法基于一个假设，如果两个文本在原有的数据空间是相似的，那么分别经过哈希函数转换以后的它 阅读全文
posted @ 2018-09-28 19:58 天涯惟笑 阅读(1255) 评论(0) 推荐(0)