基于深度学习的图像哈希检索

资 源 简 介

基于深度学习的图像哈希检索

详 情 说 明

图像哈希检索是结合深度学习与哈希技术的跨模态搜索方法。核心思想是将高维图像特征映射为紧凑的二进制哈希码，既保留语义相似性又提升检索效率。典型流程包含三个关键阶段：首先通过卷积网络提取图像深度特征，如使用ResNet的池化层输出；然后设计哈希层将连续特征离散化为定长二进制码，常见有Sign函数和松弛量化两种方式；最后采用汉明距离衡量哈希码相似度，实现亚秒级大规模检索。优化时需联合考虑特征学习和哈希编码，通过三元组损失等度量学习手段保持原始空间的相似关系。当前前沿方向包括无监督哈希、跨模态哈希以及结合注意力机制的动态哈希方法。