最近邻搜索是寻找数据库中的数据点,使它们到查询的距离最小,这是计算机视觉、推荐系统和机器学习等各个领域的一个基本问题。哈希是计算效率和存储效率最广泛使用的方法之一。随着深度学习的发展,深度哈希方法显示出比传统方法更多的优点。本文对深度哈希算法进行了全面的研究。在损失函数的基础上,将深度监督哈希方法按照相似度保留的方式分为:两两相似度保留、多相似度保留、隐式相似度保留和量化。此外,我们还介绍了其他一些主题,如深度无监督哈希和多模态深度哈希方法。同时,我们还介绍了一些常用的公共数据集和深度哈希算法的性能测试方案。最后,我们在结论中讨论了一些可能的研究方向。
地址:
https://arxiv.org/abs/2003.03369
https://www.zhuanzhi.ai/topic/2001956385981069
专知便捷查看
便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)
后台回复“DHM” 就可以获取《深度哈希方法综述,23页pdf,A Survey on Deep Hashing Methods》专知下载链接