A Conformer-Based Hashing Method for Large-Scale Image Retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Image retrieval is an important task in computer vision. Among various image retrieval approaches, deep hashing methods map input images to binary codes for nearest neighbor search, achieving advantages in both search time and space. In recent years, most deep hashing methods have adopted convolutional neural networks (CNNs) as the backbone network. CNNs can effectively extract local information, but perform poorly in capturing global information, resulting in decreased accuracy of image retrieval. The latest visual transformers can capture global features well, but blur out the details of local features. To solve the problem, this paper proposes a Conformer-based deep hashing architecture, called ConHash, which employs a CNN and a Transformer in parallel to maximize the preservation of both local and global features. Specifically, a new encoding optimization loss, called entropy-balanced loss, was proposed to increase the entropy of the hash codes and bring them closer to the ideal uniform distribution. Comprehensive experiments were carried out on Canadian Institute For Advanced Research (CIFAR-10) and ImageNet datasets. The results show that the proposed approach achieved state-of-the-art performance. Compared to the latest deep hashing methods, our approach achieved a 4.3% and 8.7% average improvement of mean average precision (mAP) at different bit lengths. This proves the superiority of our method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».