具有性能感知排序的深度监督哈希用于多标签图像检索

现实生活中的图像大多具有多种标签属性。对于多标签图像,理想情况下检索到的图像应该按照与查询图像相似的程度降序排列,即与查询图像共享的标签数量依次递减。然而,大多数哈希算法主要针对单标签图像检索而设计,而且现有用于多标签图像检索的深度监督哈希算法忽略了哈希码的排序性能且没有充分地利用标签类别信息。针对此问题,提出了一种具有性能感知排序的深度监督哈希方法(deep supervised hashing with performance-aware ranking,PRDH),它能够有效地感知和优化模型的性能,改善多标签图像检索的效果。在哈希学习部分,设计了一种排序优化损失函数,以改善哈希码的排序性能;同时,还加入了一种空间划分损失函数,将具有不同数量的共享标签的图像划分到相应的汉明空间中;为了充分地利用标签信息,还鲜明地提出将预测标签用于检索阶段的汉明距离计算,并设计了一种用于多标签分类的损失函数,以实现对汉明距离排序的监督及优化。在三个多标签基准数据集上进行的大量检索实验结果表明,PRDH的各项评估指标均优于现有先进的深度哈希方法。