Learning robust multi-label hashing for efficient image retrieval
Supervised hashing generally achieves superior performance over unsupervised or semi-supervised approaches by leveraging semantic labels. However, most existing supervised hashing techniques only deal with image samples with single label. Few of them properly address the practical problem concerning...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | CHEN, Haibao, ZHAO, Yuyan, ZHU, Lei, CHEN, Guilin, SUN, Kaichuan |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2016
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/3593 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Deep robust multilevel semantic hashing for multi-label cross-modal retrieval
بواسطة: Song, Ge, وآخرون
منشور في: (2023) -
Online cross-modal hashing for web image retrieval
بواسطة: XIE, Liang, وآخرون
منشور في: (2016) -
Estimating latent relative labeling importances for multi-label learning
بواسطة: He, Shuo, وآخرون
منشور في: (2020) -
On preserving robustness-false alarm tradeoff in media hashing
بواسطة: Roy, S., وآخرون
منشور في: (2013) -
Unsupervised topic hypergraph hashing for efficient mobile image retrieval
بواسطة: ZHU, Lei, وآخرون
منشور في: (2017)