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基于深度学习的图像检索：Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval来源：知乎 和傻牛一起闯天下
编辑：Gemini Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval 这篇文章发表在2015CVPR workshop 文章链接：[url=]http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_workshops_2015/W03/papers/Lin_Deep_Learning_of_2015_CVPR_paper.pdf[/url] 代码链接：[url=]https://github.com/kevinlin311tw/caffe-cvprw15[/url]
图一 算法框架流程 这篇文章的想法很巧妙，在一个深层CNN的最后一个全连接层（fc8）和倒数第二个全连接层（fc7）之间加了一层全连接隐层，就是图一中绿色的latent layer （H）。这样一来，既可以得到深层的CNN特征，文中主要用的是fc7的特征，还可以得到二分的哈希编码，即来自H。这个隐层H不仅是对fc7的一个特征概括，而且是一个连接CNN网络的中层特征与高层特征的桥梁。 1. Domain Adaption 为了让一个网络能够对某一类物体高鲁棒，即target domain adaption，用一类主题目标数据集来整定(fine-tune)整个网络。fc8的节点数由目标类别数决定，H的节点数在文中有两种尝试：48和128。这两个层在fine-tune时，是随机初始化的，其中H的初始化参考了LSH[1]的方法，即通过随机映射来构造哈希位。通过这样训练，得到的网络能够产生对特定物体的描述子以及对应的哈希编码。 2. Image Retrieval 主要提出了一种从粗糙到细致的检索方案（coarse-to-fine）。H层首先被二值化： 粗糙检索是用H层的二分哈希码，相似性用hamming距离衡量。待检索图像设为I，将I和所有的图像的对应H层编码进行比对后，选择出hamming距离小于一个阈值的m个构成一个池，其中包含了这m个比较相似的图像。 细致检索则用到的是fc7层的特征，相似性用欧氏距离衡量。距离越小，则越相似。从粗糙检索得到的m个图像池中选出最相似的前k个图像作为最后的检索结果。每两张图128维的H层哈希码距离计算速度是0.113ms，4096维的fc7层特征的距离计算需要109.767ms，因此可见二值化哈希码检索的速度优势。 3. 实验结果 作者在MINIST，CIFAR-10，YAHOO-1M三个数据集上做了实验，并且在分类和检索上都做了实验，结果都很不错，特别是在CIFAR-10上图像检索的精度有30%的提升。 （1）MINIST
左边第一列是待检索图像，右边是48和128位H层节点分别得到的结果。可以看到检索出的数字都是正确的，并且在这个数据集上48位的效果更好，128位的太高，容易引起过拟合。 （2）CIFAR-10
在这个数据集上128位的H层节点比48位的效果更好，比如128检索出更多的马头，而48位的更多的全身的马。 （3）YAHOO-1M
作者在这个数据集上比较了只用fc7,只用H和同时用两者（粗糙到细致）的结果，实验结果表明是两者都用的效果更好。
可以看到如果只用alexnet而不进行fine-tune的话，检索出的结果精度很低。 4. 总结 这个方法整篇文章看下来给人的感觉比较工程，全篇讲理论和方法的部分很少，几乎没有什么数学公式，但是效果好，这个最重要。想法很简单，但是很巧妙，值得学习。代码已经开源，准备尝试。 [1] Gionis A, Indyk P, Motwani R. Similarity search in high dimensions via hashing[C]//VLDB. 1999, 99(6): 518-529. | 
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发表于 2017-4-28 11:22:30
发表于 2017-6-19 20:00:50
