【CVPR2020】跨模态哈希的无监督知识蒸馏

本文提出了一种利用“无中生有”的监督方式，用于跨模态哈希编码。现存的跨模态哈希编码分为有监督和无监督两类，前者通常精度更高，但依赖于图像级标注信息，以生成相似度矩阵。本方法创新性地提出，利用无监督的哈希方法产生图像特征，并利用图像特征计算相似度矩阵，从而绕开了对监督信号的需求，在不增加标注代价的情况下，提升了跨模态哈希编码的精度，超过了所有无监督的编码方法。本文还分析了图像特征和文本特征在相似度计算中的作用，并且讨论了这种方法在类似场景中的应用。

https://arxiv.org/abs/2004.00280

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“CHKD” 可以获取《跨模态哈希的无监督知识蒸馏》专知下载链接索引

专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取5000+AI主题干货知识资料！

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！

点击“阅读原文”，了解使用专知，查看获取5000+AI主题知识资源