Query-Adaptive Image Search With Hash Codes

Source

• Evernote/Papers/Query-Adaptive Image Search With Hash Codes.md

Summary

해밍 거리 기반 이미지 검색에서 동일한 거리를 가진 결과물의 정밀한 순위를 위해 쿼리 적응형 비트 가중치 학습 방법을 제안. 오프라인에서 시맨틱 클래스별 비트 가중치를 학습하고, 온라인에서 쿼리와의 유사도에 따라 가중치를 적용하여 가중 해밍 거리로 정렬.

Key Points

• 기존 해밍 거리 기반 검색은 이산적 거리 특성으로 인해 동일 거리 이미지 다발 발생 시 정밀 순위 매기기 어려움
• 오프라인 단계: 시맨틱 클래스 간 관계 보존 및 클래스 내 거리 최소화를 위한 2차 계획법으로 비트 가중치 학습
• 온라인 단계: 쿼리와 시맨틱 클래스의 근접성 평가로 쿼리 적응형 가중치 계산
• 가중 해밍 거리 적용을 통해 동일 해밍 거리 내 이미지들의 세분화된 순위 제공
• Flickr 데이터셋 실험에서 기존 방법 대비 성능 개선 확인

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