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基于结构重建的深度哈希图像检索
【摘要】近年来图像数据的爆发式增长使得大规模图像检索问题备受关注。与传统特征相比，哈希码所具有的更高的检索效率和更低的存储成本使得其在大规模的图像检索任务中变得越来越重要，特征哈希与深度学习结合的深度哈希技术已成为发展趋势。在当前使用深度哈希的图像检索任务中，有标签的判别模型取得了良好性能，然而实际应用场景中图像检索任务往往需要在无人工标签的数据集中进行，因此深度无监督哈希成为一个具有实际意义的问题。目前在更现实的无监督条件下的研究工作较少。在无监督深度哈希方法中，最具挑战性的问题是监督信息的匮乏。此外，现有研究构造相似度矩阵的方法无
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