基于文本引导对抗哈希的跨模态检索方法

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摘 要：  随着深度学习方法的不断发展，跨模态哈希检索技术也取得了长足的进步。但是，目前的跨模态哈希检索方法通常基于两种假设：a）相似文本描述的图像内容也相似；b）相同类别的图像有着较好的全局相似性。但是，真实数据集中的数据往往不能满足以上两种假设，导致了跨模态哈希检索模型性能的降低。针对以上两个问题，提出了一种基于文本引导对抗哈希的跨模态检索方法（text-guided adversarial hashing for cross-modal retrieval，TAH），此方法在构建的网络结构基础上，将文本哈希码作为训练图像网络的基础，并将图像的局部特征与全局特征结合用于表示图像内容。（剩余13624字）