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散列算法具有高效的存储和查询特性,被广泛应用于大规模的图像检索.大多数现有的深度散列方法都基于独立同分布的假设,即训练集(源域)和测试集(目标域)的分布一致.然而在现实应用中,源域和目标域往往存在较大的差异,即跨域检索.因此有些研究工作开始将跨域识别的方法引入到跨域检索中,以增强所学散列函数的泛化性.现有跨域检索方法仍存在散列码的判别力不足和域不变能力不足2个问题.提出语义保持模块和最小熵损失来解决这2个问题.语义保持模块是1个分类子网络,该模块可以充分利用源域的类别标注信息,并将该语义信息传递给散