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哈希檢索因?yàn)榫哂写鎯?chǔ)空間小、檢索速度快的特點(diǎn)而受到廣泛關(guān)注。目前深度哈希算法存在2個(gè)主要問(wèn)題深度哈希編碼本質(zhì)上是二值化特征，并且編碼長(zhǎng)度較短，存在特征表達(dá)能力有限的問(wèn)題;已有的深度哈希算法無(wú)法直接通過(guò)反向傳播學(xué)習(xí)離散哈希編碼，通常將離散值松弛為連續(xù)值來(lái)優(yōu)化學(xué)習(xí)，存在量化誤差的問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題，提出一種結(jié)合注意力模型和雙峰高斯分布的深度哈希檢索算法。該算法設(shè)計(jì)嵌λ空間和通道注意力模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，關(guān)注重要特征并抑制不必要特征，增強(qiáng)了哈希編碼的特征表達(dá)能力;同時(shí)為了解決量化誤差問(wèn)題，將均值為的雙峰高斯分布作為先驗(yàn)分布，并借鑒變分自編碼機(jī)的思想，提出通過(guò)KL散度約束哈希編碼分布服從先驗(yàn)分布，以減少量化誤差。在3個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 CIFAR-10， Imagenet， NUS-WIDE上，在不同碼位下計(jì)算MAP結(jié)果顯示其MAP值優(yōu)于對(duì)比的其他算法，取得了良好的檢索效果，驗(yàn)證了文中算法的有效性。
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