Deep robust multilevel semantic hashing for multi-label cross-modal retrieval
Hashing based cross-modal retrieval has recently made significant progress. But straightforward embedding data from different modalities involving rich semantics into a joint Hamming space will inevitably produce false codes due to the intrinsic modality discrepancy and noises. We present a novel d...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Song, Ge, Tan, Xiaoyang, Zhao, Jun, Yang, Ming |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164098 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Learning robust multi-label hashing for efficient image retrieval
بواسطة: CHEN, Haibao, وآخرون
منشور في: (2016) -
Learning reconfigurable hashing for diverse semantics
بواسطة: Mu, Y., وآخرون
منشور في: (2013) -
Online cross-modal hashing for web image retrieval
بواسطة: XIE, Liang, وآخرون
منشور في: (2016) -
Unsupervised multi-graph cross-modal hashing for large-scale multimedia retrieval
بواسطة: XIE, Liang, وآخرون
منشور في: (2016) -
Learning a cross-modal hashing network for multimedia search
بواسطة: Tan, Yap Peng, وآخرون
منشور في: (2018)