面向跨模态检索的协同注意力网络模型 被引量：9

1

作者 邓一姣 张凤荔 +2 位作者 陈学勤 艾擎 余苏喆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期54-59,共6页

随着图像、文本、声音、视频等多模态网络数据的急剧增长,人们对多样化的检索需求日益强烈,其中的跨模态检索受到广泛关注。然而,由于其存在异构性差异,在不同的数据模态之间寻找内容相似性仍然具有挑战性。现有方法大都将异构数据通过... 随着图像、文本、声音、视频等多模态网络数据的急剧增长,人们对多样化的检索需求日益强烈,其中的跨模态检索受到广泛关注。然而,由于其存在异构性差异,在不同的数据模态之间寻找内容相似性仍然具有挑战性。现有方法大都将异构数据通过映射矩阵或深度模型投射到公共子空间,来挖掘成对的关联关系,即图像和文本的全局信息对应关系,而忽略了数据内局部的上下文信息和数据间细粒度的交互信息,无法充分挖掘跨模态关联。为此,文中提出文本-图像协同注意力网络模型(CoAN),通过选择性地关注多模态数据的关键信息部分来增强内容相似性的度量。CoAN利用预训练的VGGNet模型和循环神经网络深层次地提取图像和文本的细粒度特征,利用文本-视觉注意力机制捕捉语言和视觉之间的细微交互作用;同时,该模型分别学习文本和图像的哈希表示,利用哈希方法的低存储特性和计算的高效性来提高检索速度。在实验得出,在两个广泛使用的跨模态数据集上,CoAN的平均准确率均值(mAP)超过所有对比方法,文本检索图像和图像检索文本的mAP值分别达到0.807和0.769。实验结果说明,CoAN有助于检测多模态数据的关键信息区域和数据间细粒度的交互信息,充分挖掘跨模态数据的内容相似性,提高检索精度。 展开更多

关键词 跨模态检索 协同注意力机制 细粒度特征提取 深度哈希 多模态数据

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结合多标签共现关系的深度哈希胸部X光影像检索

2

作者 王嘉豪 徐敏 周修庄 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期1679-1685,共7页

为使哈希检索模型兼具强判别力和小量化误差,现有方法通常需要优化多个损失函数,导致模型训练存在困难.通过最大化连续哈希码与对应正交化二值码之间相似性,尽管只需优化单个损失函数就能实现这一目标,然而在多标签图像检索任务中,这类... 为使哈希检索模型兼具强判别力和小量化误差,现有方法通常需要优化多个损失函数,导致模型训练存在困难.通过最大化连续哈希码与对应正交化二值码之间相似性,尽管只需优化单个损失函数就能实现这一目标,然而在多标签图像检索任务中,这类方法忽视了标签间的语义相关性,导致检索性能下降.本文提出一种基于标签共现的深度哈希检索算法.首先通过挖掘阳性疾病标签的共现信息,利用图卷积神经网络建模多标签共现关系,动态生成哈希目标.其次,通过引入标签平滑交叉熵损失函数,进一步增强图像哈希码与标签哈希目标的一致性.在胸片数据集上的实验结果表明,方法在关键性能指标上优于同类算法,验证了建模多标签共现关系对提升模型性能的重要性. 展开更多

关键词 哈希检索 深度哈希 多标签 标签共现 胸部X光影像

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融合注意力机制的深度哈希图像检索方法

3

作者 金川 付小思 《荆楚理工学院学报》 2024年第4期33-39,共7页

传统的基于深度哈希图像检索方法在获取图像的特征信息时,会关注到部分冗余信息,影响最终的图像检索精度。针对上述问题,提出一种应用于卷积神经网络中的融合跨维度交互注意力机制模块,该模块可以提高网络的性能,学习到更多有利于图像... 传统的基于深度哈希图像检索方法在获取图像的特征信息时,会关注到部分冗余信息,影响最终的图像检索精度。针对上述问题,提出一种应用于卷积神经网络中的融合跨维度交互注意力机制模块,该模块可以提高网络的性能,学习到更多有利于图像检索的特征信息。在深度哈希图像检索任务中,选用VGG16与ResNet18两种经典模型作为图像检索的基础模型,加入注意力模块并且重新设计哈希码目标损失函数后,在CIFAR-10和NUS-WIDE数据集上进行了对比实验,实验结果表明添加了注意力机制后的图像检索精度有较大提高,验证了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 图像检索 注意力模块 卷积神经网络 深度哈希

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基于深度哈希与注意力机制的花卉图像检索

4

作者 李鑫磊 杨传颖 +1 位作者 石宝 敖乐根 《计算机仿真》 2024年第2期207-211,532,共6页

针对当前的花卉识别方法在真实场景下容易受背景、光照等因素干扰导致识别准确率低、识别速度慢的问题,提出一种基于深度哈希与注意力机制相结合的图像检索方法用于花卉识别。上述方法在神经网络中融合了注意力机制用于降低背景干扰提... 针对当前的花卉识别方法在真实场景下容易受背景、光照等因素干扰导致识别准确率低、识别速度慢的问题,提出一种基于深度哈希与注意力机制相结合的图像检索方法用于花卉识别。上述方法在神经网络中融合了注意力机制用于降低背景干扰提升特征质量,并增加一个哈希层降低特征维度以提升检索效率,在图像预处理阶段采用自适应直方图均衡化降低光照干扰影响。实验结果表明,在更接近真实场景的自制花卉数据集True Flowers上,所提方法与传统神经网络方法相比平均检索精度提升了1.3%,检索速度提升了156倍,在公共数据集Oxford 17 Flowers上新方法的准确率要高于其它文献方法,由此证明了新方法的有效性和先进性。 展开更多

关键词 图像检索 注意力机制 深度哈希 花卉识别

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融合Informer和深度哈希的时序数据相似性搜索研究 被引量：1

5

作者 梁英杰 张明元 +2 位作者 姜锋 王迪 平作为 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第7期1317-1323,共7页

针对工业大数据相似性搜索的效率和准确率不高的问题,提出了一种融合Informer和深度哈希算法的时序数据相似性搜索方法。首先,基于Informer搭建深度哈希数据特征提取模型;然后,通过贪婪哈希函数和层归一化构建深度哈希函数,通过对损失... 针对工业大数据相似性搜索的效率和准确率不高的问题,提出了一种融合Informer和深度哈希算法的时序数据相似性搜索方法。首先,基于Informer搭建深度哈希数据特征提取模型;然后,通过贪婪哈希函数和层归一化构建深度哈希函数,通过对损失函数进行优化提高深度哈希算法的性能;最后,对M树(M-tree)进行改进,提高时序数据相似性搜索的效率。基于不同数据集的实验结果表明,该方法在保证较高准确性的前提下,可以有效提高时序数据相似性搜索的速度。 展开更多

关键词 时序数据 INFORMER 相似性搜索 深度哈希

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注意力增强的视觉Transformer图像检索算法

6

作者 刘华咏 黄聪 金汉均 《电子测量技术》 北大核心 2023年第23期50-55,共6页

基于深度哈希的图像检索方法往往利用卷积和池化技术去提取图像局部信息,并且需要不断加深网络层次来获得全局长依赖关系,这些方法一般具有较高的复杂度和计算量。本文提出了一种注意力增强的视觉Transformer图像检索算法,算法使用预训... 基于深度哈希的图像检索方法往往利用卷积和池化技术去提取图像局部信息,并且需要不断加深网络层次来获得全局长依赖关系,这些方法一般具有较高的复杂度和计算量。本文提出了一种注意力增强的视觉Transformer图像检索算法,算法使用预训练的视觉Transformer作为基准模型,提升模型收敛速度,通过对骨干网络的改进和哈希函数的设计,实现了高效的图像检索。一方面,本文设计了一个注意力增强模块,来捕获输入特征图的局部显著信息和视觉细节,学习相应的权重以突出重要特征,并增强输入到Transformer编码器的图像特征的表征力。另一方面,为了提高图像检索的效率,设计了一种对比哈希损失函数,生成具有判别力的二进制哈希码,从而降低了内存需求与计算复杂度。在CIFAR-10和NUS-WIDE数据集上的实验结果表明,本文提出的方法,在两个不同数据集上使用不同哈希码长度的平均精度均值达到了96.8%和86.8%,性能超过多种经典的深度哈希算法和其他两种基于Transformer架构的图像检索算法。 展开更多

关键词 图像检索 视觉Transformer 深度哈希 注意力模块

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基于深度哈希网络的肺结节CT相似图像检索方法研究 被引量：3

7

作者 郝瑞 秦亚雪 +1 位作者 甄俊平 强彦 《中山大学学报（医学科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期667-674,共8页

【目的】肺结节图像具有相似度高和关联度高等特点,但传统图像哈希方法不能完整表达图像内容和语义信息导致检索的精度下降,因此,探讨一种基于深度哈希学习的肺结节CT相似图像检索方法。【方法】采用LIDC-IDRI公开数据集,首先,通过构造... 【目的】肺结节图像具有相似度高和关联度高等特点,但传统图像哈希方法不能完整表达图像内容和语义信息导致检索的精度下降,因此,探讨一种基于深度哈希学习的肺结节CT相似图像检索方法。【方法】采用LIDC-IDRI公开数据集,首先,通过构造加入注意力机制的卷积神经网络与双向长短期记忆网络提取肺结节图像中带有权重信息的图像区域特征与区域间上下文相关信息,并将两种网络提取的深度特征进行融合,通过全连接层过渡到哈希层,实现哈希码的有效映射;其次,采用分级检索策略,利用本文的深度网络预测待查询图像的标注信息以获取对应的类库,在类内检索得到一组具有相似哈希码的候选对象构成候选池,然后根据池内图像高层语义特征进行相似度排序获取相似的肺结节图像列表。【结果】通过对公开数据集LIDC-IDRI进行实验分析,本文所提方法的平均检索精度提高到91.00%;与其他模型相比,准确率、召回率均有明显提升。【结论】本文构建了一种基于深度哈希网络的肺结节CT相似图像检索方法,该方法对肺结节病灶检索性能优于传统方法,可为临床医学诊断提供一定的参考价值。 展开更多

关键词 肺结节 图像检索 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 注意力机制 深度哈希 计算机断层扫描

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基于双线性模型的图像检索技术 被引量：3

8

作者 曾凡锋 胡胜达 付国涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3225-3229,共5页

为尽可能保留图像的有效信息,解决在传统的基于深度哈希的图像检索方法中,单一的信息流网络结构设计可能引发的部分图像信息缺失的问题,提出一种采用双线性模型网络结构的图像检索方法。两条并行的信息流能够充分对图像信息进行筛选并... 为尽可能保留图像的有效信息,解决在传统的基于深度哈希的图像检索方法中,单一的信息流网络结构设计可能引发的部分图像信息缺失的问题,提出一种采用双线性模型网络结构的图像检索方法。两条并行的信息流能够充分对图像信息进行筛选并保留图像的有效信息,在后续的卷积过程中这些有效的图像信息可以得到充分融合,实现改善图像检索效果的目的。CIFAR-10和MNIST数据集上的实验结果表明,该方法相较现有基于深度哈希的图像检索方法有更好的图像检索效果。 展开更多

关键词 图像检索 深度哈希 双线性模型 卷积神经网络 深度学习

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基于多模态注意力机制的跨模态哈希网络 被引量：2

9

作者 吴吉祥 鲁芹 李伟霄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第20期229-239,共11页

深度跨模态哈希算法(deep cross-modal Hash,DCMH)可以结合哈希算法存储成本低、检索速度快的优点,以及深度神经网络提取特征的强大能力,得到了越来越多的关注。它可以有效地将模态的特征和哈希表示学习集成到端到端框架中。然而在现有... 深度跨模态哈希算法(deep cross-modal Hash,DCMH)可以结合哈希算法存储成本低、检索速度快的优点,以及深度神经网络提取特征的强大能力,得到了越来越多的关注。它可以有效地将模态的特征和哈希表示学习集成到端到端框架中。然而在现有的DCMH方法的特征提取中,基于全局表示对齐的方法无法准确定位图像和文本中有语义意义的部分,导致在保证检索速度的同时无法保证检索的精确度。针对上述问题,提出了一种基于多模态注意力机制的跨模态哈希网络(HX_MAN),将注意力机制引入到DCMH方法中来提取不同模态的关键信息。利用深度学习来提取图像和文本模态的全局上下文特征,并且设计了一种多模态交互门来将图像和文本模态进行细粒度的交互,引入多模态注意力机制来更精确地捕捉不同模态内的局部特征信息,将带有注意的特征输入哈希模块以获得二进制的哈希码;在实行检索时,将任一模态的数据输入训练模块中来获得哈希码,计算该哈希码与检索库中哈希码的汉明距离,最终根据汉明距离按顺序输出另一种模态的数据结果。实验结果表明:HX_MAN模型与当前现有的DCMH方法相比更具有良好的检索性能,在保证检索速度的同时,能够更准确地提炼出图像和文本模态的局部细粒度特征,提高了检索的精确度。 展开更多

关键词 跨模态检索 注意力机制 深度哈希 多模态学习

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一种基于权重哈希化的深度人脸识别算法 被引量：3

10

作者 曾燕 陈岳林 蔡晓东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期277-281,共5页

针对采用融合深度哈希的卷积神经网络进行人脸识别时可能存在准确率下降及内存占用率偏高的问题,提出了基于权重哈希化的深度人脸识别算法.首先,提出一种基于高低维特征维度拼接的全卷积深度哈希网络,用以保证融合深度哈希后网络模型的... 针对采用融合深度哈希的卷积神经网络进行人脸识别时可能存在准确率下降及内存占用率偏高的问题,提出了基于权重哈希化的深度人脸识别算法.首先,提出一种基于高低维特征维度拼接的全卷积深度哈希网络,用以保证融合深度哈希后网络模型的识别准确率;然后,提出一种基于权重哈希化的模型压缩方法,将浮点型权重量化为哈希编码来进行模型存储,用以减少模型的内存占用率.实验表明,该方法在基于VGG框架进行改进时,可将VGG原网络的识别总效率提高68%,将准确率提高1.67%且使模型尺寸压缩了91.2%;该方法扩展到Sphereface框架时,在准确率略有提升的情况下将识别效率提高了61%,将模型压缩了42.24%.因此所提方法可提高识别准确率和效率,并减少内存占用率,同时还可扩展应用于其他网络. 展开更多

关键词 深度哈希 维度拼接 模型压缩 全卷积网络

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基于预训练和深度哈希的大规模文本检索研究 被引量：2

11

作者 邹傲 郝文宁 +2 位作者 靳大尉 陈刚 田媛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第11期300-306,共7页

针对文本检索中存在的检索效率和准确率不高的问题,提出一种基于预训练语言模型和深度哈希方法的检索模型。该模型首先通过迁移学习的方法引入预训练语言模型中所包含的文本先验知识,之后进行特征提取,将输入转化为高维的向量表示。在... 针对文本检索中存在的检索效率和准确率不高的问题,提出一种基于预训练语言模型和深度哈希方法的检索模型。该模型首先通过迁移学习的方法引入预训练语言模型中所包含的文本先验知识,之后进行特征提取,将输入转化为高维的向量表示。在整个模型的后端加入哈希学习层,通过设计特定的优化目标对模型的参数进行微调,从而在训练中动态地学习哈希函数和每个输入的唯一哈希表示。实验表明,该方法的检索准确率相较于其他基准模型在top-5和top-10指标上分别有至少21.70%和21.38%的提升,哈希码的引入使得模型在仅损失4.78%准确率的前提下将检索速率提升了40倍,因此该方法能够显著提升检索准确率和效率,且在文本检索领域有着潜在应用前景。 展开更多

关键词 深度学习 相似性检索 预训练语言模型 深度哈希

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基于征象信息和深度哈希的肺结节图像检索 被引量：2

12

作者 李涓楠 赵涓涓 +2 位作者 车征 刘继华 唐笑先 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2937-2942,共6页

利用传统图像哈希方法对肺结节图像进行检索时,存在不能完整表达肺结节图像关键信息且检索效果欠佳的问题。针对这一情况,提出一种基于征象信息和深度哈希的肺结节CT图像检索方法。使用设计的深度网络对所研究肺结节图像进行深度特征的... 利用传统图像哈希方法对肺结节图像进行检索时,存在不能完整表达肺结节图像关键信息且检索效果欠佳的问题。针对这一情况,提出一种基于征象信息和深度哈希的肺结节CT图像检索方法。使用设计的深度网络对所研究肺结节图像进行深度特征的有效提取和征象类型的分类,将哈希函数嵌入到深度网络中实现哈希码的有效映射,使用特征关联的方式将分类概率值分布相似的待查询图像和训练集图像进行深度特征的关联表示,采用改进的距离度量计算方法衡量候选图像间的相似度,快速返回最匹配的肺结节图像。实验结果表明,所设计检索方法可以实现肺结节图像的高效检索。 展开更多

关键词 肺结节 征象信息 深度哈希 特征关联 图像检索

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基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索 被引量：2

13

作者 崔少国 熊舒羽 +1 位作者 刘畅 陈默语 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2020年第8期134-142,共9页

医学图像为临床诊断提供了重要的影像学信息,如何从海量图像库中快速准确检索到病人影像信息是一项重要研究课题。提出一种基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索方法,通过建立深度哈希编码神经网络,以成对柯西交叉熵损失函数为优化目... 医学图像为临床诊断提供了重要的影像学信息,如何从海量图像库中快速准确检索到病人影像信息是一项重要研究课题。提出一种基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索方法,通过建立深度哈希编码神经网络,以成对柯西交叉熵损失函数为优化目标,采用迁移学习方法实现了医学图像的实时精确检索。以ImageCLEF(Med)数据集为实验对象,实验证实新提出的方法是可行、高效的,对于大规模医学图像,基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索方法,明显提高了图像检索性能。当采用48维哈希编码时,平均检索准确率为91.9%,平均检索时间为0.037 s,结果优于当前基于深度学习的图像检索方法。 展开更多

关键词 深度哈希 卷积神经网络 医学图像检索 特征提取

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基于高阶统计信息的深度哈希学习模型 被引量：1

14

作者 顾岩 赵崇宇 黄平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期260-267,276,共9页

深度哈希因其检索效率和存储代价上的优势而被广泛应用于大规模图像检索领域。为增强哈希编码的区分能力并提高检索准确率和效率,建立一种基于高阶统计信息的深度哈希学习模型BCI-DHH。采用改进的VGG-m模型分别提取输入图像基于层内的... 深度哈希因其检索效率和存储代价上的优势而被广泛应用于大规模图像检索领域。为增强哈希编码的区分能力并提高检索准确率和效率,建立一种基于高阶统计信息的深度哈希学习模型BCI-DHH。采用改进的VGG-m模型分别提取输入图像基于层内的自相关特征和基于层间的互相关特征,并生成归一化的高阶统计向量。通过引入权重参数对训练样本中的正负样本数目进行平衡,提出一种基于数据平衡性的对比损失函数。在此基础上,对不相似图像对之间对应的多级索引哈希块进行差异化操作,增大不相似图像与其查询图像之间的汉明距离,优化多级哈希索引的兼容性。在基准数据集上的实验结果表明,该模型在检索准确率和效率方面优于BDH、DSH等方法。 展开更多

关键词 深度哈希 图像检索 哈希学习 高阶统计 对比损失 多级索引

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深度哈希算法在心脏超声图像检索中的应用 被引量：1

15

作者 张凯 姚宇 +1 位作者 伍岳庆 陈哲彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第S02期75-80,共6页

针对传统图像特征提取方法提取图像特征不够细致以及矢量量化检索的时间和内存消耗大等问题,结合B型心脏超声图像的先验知识,提出了基于深度哈希检索网络的心脏超声图像检索系统。首先,通过深度神经网络提取图像特征,生成哈希特征编码;... 针对传统图像特征提取方法提取图像特征不够细致以及矢量量化检索的时间和内存消耗大等问题,结合B型心脏超声图像的先验知识,提出了基于深度哈希检索网络的心脏超声图像检索系统。首先,通过深度神经网络提取图像特征,生成哈希特征编码;然后,通过预先标注好的心脏超声图像利用坐标下降法直接对编码进行离散优化,对网络权重进行训练调整;最后,将现有的超声图像通过训练好的检索网络生成超声图像哈希编码数据库,对之后新采集的超声图像比较检索网络生成的哈希编码与数据库中的编码的汉明距离以找到以往类似的超声图像和病例,实现辅助诊疗的功能。在大规模真实采集的数据集上,对不同模型实验和测试表明,该方法相比传统检索方法有更高的准确率,检索精度可以达到0.9966,比尺度不变特征变换(SIFT)等方法可提高50%以上。该基于深度哈希的心脏超声图像检索能较好地应用于多种场景下的心脏超声图像检索,实现高精度的心脏超声辅助诊疗。 展开更多

关键词 图像检索 医疗图像处理 心脏超声图像 深度哈希 深度学习

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一种有效深度哈希图像拷贝检测算法

16

作者 刘琴 袁家政 +3 位作者 刘宏哲 李兵 王佳颖 叶子 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第3期213-219,303,共8页

目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高。为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD。构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特... 目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高。为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD。构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特征;在新设计的哈希损失函数作用下,既保持了特征在语义结构上的相关性,又使得特征输出接近于目标哈希码;通过挖掘难分样本,[JP2]对难分样本再训练,提升了模型的识别效果。在拷贝数据集上的实验结果表明,该算法与当前主流的图像哈希算法相比,准确率提升了10%左右,且效率没有降低。 展开更多

关键词 拷贝检测 深度哈希 多尺度 哈希损失 挖掘难分样本

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基于Faster RCNNH的多任务分层图像检索技术 被引量：8

17

作者 何霞 汤一平 +2 位作者 王丽冉 陈朋 袁公萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期303-313,共11页

针对已有的以图搜图技术中自动化和智能化水平低、缺乏深度学习、难以获取精确的检索结果、检索技术存储空间消耗大、检索速度慢且难以满足大数据时代的图像检索需求等问题,提出了一种基于Faster RCNNH(Faster RCNN Hash)的多任务分层... 针对已有的以图搜图技术中自动化和智能化水平低、缺乏深度学习、难以获取精确的检索结果、检索技术存储空间消耗大、检索速度慢且难以满足大数据时代的图像检索需求等问题,提出了一种基于Faster RCNNH(Faster RCNN Hash)的多任务分层图像检索方法。首先利用选择性检索网络在特征图上进行逻辑回归,得到图像中各感兴趣区域的概率向量,在此基础上结合紧凑量化网络对其进行编码,得到图像紧凑量化哈希码;其次利用再次筛选网络获取各感兴趣区域中响应最大的区域感知语义特征;接着针对每个感兴趣区域,基于量化哈希h矩阵的精检索策略来对图像进行快速比对;最后选出与查询图像中的对应感兴趣区域最相似的图像。提出的多任务学习方法不仅能同时得到图像紧凑量化哈希码和区域感知语义特征,还能有效去除图像背景和其他对象信息的干扰。实验结果表明:所提方法能实现端到端的训练,自动选出更高质量的感兴趣区域特征,提高了大规模图像检索的自动化和智能化水平,其检索精度(0.9478)与检索速度(0.306s)均明显优于现有的大规模图像检索技术。 展开更多

关键词 深度哈希算法 大规模图像检索 多任务深度学习 感兴趣区域 哈希码

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基于增强视觉Transformer的哈希食品图像检索

18

作者 曹品丹 闵巍庆 +4 位作者 宋佳骏 盛国瑞 杨延村 王丽丽 蒋树强 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1-8,共8页

作为食品计算的一个主要任务,食品图像检索近年来受到了广泛的关注。然而,食品图像检索面临着两个主要的挑战。首先,食品图像具有细粒度的特点,这意味着不同食品类别之间的视觉差异可能很小,这些差异只能在图像的局部区域中观察到。其次... 作为食品计算的一个主要任务,食品图像检索近年来受到了广泛的关注。然而,食品图像检索面临着两个主要的挑战。首先,食品图像具有细粒度的特点,这意味着不同食品类别之间的视觉差异可能很小,这些差异只能在图像的局部区域中观察到。其次,食品图像包含丰富的语义信息,如食材、烹饪方式等,这些信息的提取和利用对于提高检索性能至关重要。为解决这些问题,本实验基于预训练的视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)模型提出了一种增强ViT的哈希网络(enhanced ViT hash network,EVHNet)。针对食品图像的细粒度特点,EVHNet中设计了一个基于卷积结构的局部特征增强模块,使网络能够学习到更具有代表性的特征。为更好地利用食品图像的语义信息,EVHNet中还设计了一个聚合语义特征模块,根据类令牌特征来聚合食品图像中的语义信息。本实验提出的EVHNet模型在贪婪哈希、中心相似量化和深度极化网络3种流行的哈希图像检索框架下进行评估,并与AlexNet,ResNet50、ViT-B_32和ViT-B_164种主流网络模型进行比较,在Food-101、Vireo Food-172、UEC Food-2563个食品数据集上的实验结果表明,EVHNet模型在检索精度上的综合性能优于其他模型。 展开更多

关键词 食品图像检索 食品计算 哈希检索 VisionTransformer网络 深度哈希学习

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基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统的设计与实现

19

作者 钟亚妹 薛慧丽 《河北省科学院学报》 CAS 2024年第1期39-45,共7页

为了提升学生画像个性化推荐的效果,研究设计了一种基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统。通过使用深度哈希算法结合经过处理的学生信息,进行了学生信息特征标签的提取,并构建了学生画像标签维度模型,从而提升了学生画像的生动性... 为了提升学生画像个性化推荐的效果,研究设计了一种基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统。通过使用深度哈希算法结合经过处理的学生信息,进行了学生信息特征标签的提取,并构建了学生画像标签维度模型,从而提升了学生画像的生动性。根据学生画像标注的学生特征,在学校课程资源特征数据集中进行搜索匹配,并根据排序后的检索结果生成推荐结果。实验结果表明,该系统能够有效地采集和预处理学生信息,并成功构建学生画像,完成学生画像的个性化推荐。 展开更多

关键词 深度哈希算法 学生画像 个性化推荐 学生行为属性 网络爬虫技术 标签维度模型

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基于深度哈希算法的云计算虚拟机迁移模型 被引量：4

20

作者 谭印 苏雯洁 《计算机仿真》 北大核心 2022年第2期366-370,共5页

云计算中跨数据中心虚拟机迁移存在带宽小与无共享存储功能问题,导致迁移过程数据的安全性受到威胁。为降低带宽开销,提升抵御攻击能力,研究基于深度哈希算法的云计算虚拟机迁移模型。利用深度哈希算法获取需要迁移虚拟机基本镜像的类... 云计算中跨数据中心虚拟机迁移存在带宽小与无共享存储功能问题,导致迁移过程数据的安全性受到威胁。为降低带宽开销,提升抵御攻击能力,研究基于深度哈希算法的云计算虚拟机迁移模型。利用深度哈希算法获取需要迁移虚拟机基本镜像的类似程度,根据类似程度构建哈希图,依据哈希图构建云计算虚拟机迁移模型;通过上述模型中迁移代理主机实现虚拟机迁移时的信息传递;存储单元利用哈希图存储虚拟机基本镜像及镜像间的相似度;通过迁移单元迁移存储单元中需要迁移的基本镜像数据块,完成虚拟机迁移。实验证明,上述模型在不同负载时跨数据虚拟机迁移时间最短,带宽开销最低,并具备较优的抵御攻击能力,其SLA违反率既低又平稳。 展开更多

关键词 深度哈希算法 云计算 虚拟机 迁移模型 哈希图 基本镜像

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