ترجمه مقاله شبکه های هشینگ عمیق محدود باینری برای بازیابی تصاویر بدون یادآوری دستی - نشریه IEEE

قیمت خرید این محصول

۳۹,۰۰۰ تومان

دانلود رایگان نمونه دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

شبکه های هشینگ عمیق محدود باینری برای بازیابی تصاویر بدون یاداوری دستی

عنوان انگلیسی

Binary Constrained Deep Hashing Network for Image Retrieval without Manual Annotation

صفحات مقاله فارسی

22

صفحات مقاله انگلیسی

10

سال انتشار

2019

رفرنس

دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله

نشریه

آی تریپل ای - IEEE

فرمت مقاله انگلیسی

pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش

فرمت ترجمه مقاله

pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش

فونت ترجمه مقاله

بی نازنین

سایز ترجمه مقاله

14

نوع مقاله

ISI

نوع ارائه مقاله

کنفرانس

شناسه ISSN مجله

1550-5790

کد محصول

10391

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول

ترجمه نشده است ☓

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول

ترجمه نشده است ☓

وضعیت ترجمه منابع داخل متن

درج نشده است ☓

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

به صورت عکس، درج شده است

ضمیمه

ندارد

بیس

نیست ☓

مدل مفهومی

ندارد ☓

پرسشنامه

ندارد ☓

متغیر

ندارد ☓

رفرنس در ترجمه

در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است

رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله

مهندسی کامپیوتر، مهندسی الگوریتم ها و محاسبات، مهندسی نرم افزار و هوش مصنوعی

کنفرانس

کنفرانس کاربردهای بینایی کامپیوتر - Conference on Applications of Computer Vision

دانشگاه

دانشگاه لیورپول، انگلستان

doi یا شناسه دیجیتال

https://doi.org/10.1109/WACV.2019.00079

فهرست مطالب

چکیده
1. مقدمه
2. کار های مربوطه
3. شبکه های هشینگ عمقی محدود باینری بدون تفسیر دستی
3.1 معماری شبکه
3.2 داده های تمرینی
3.3 ضرر محدود باینری جفتی
3.4 یادگیری پارامتر ها
4. آزمایش ها
4.1 خط مبنا و مجموعه داده ها
4.2 مقایسه با روش های ترکیب بدون سرپرست
4.3 مقایسه با روش های ترکیب با سرپرست
4.4 مقایسه با نمایش تصاویر با مقادیر واقعی
5. جمع بندی

نمونه چکیده متن اصلی انگلیسی

Abstract

Learning compact binary codes for image retrieval task using deep neural networks has attracted increasing attention recently. However, training deep hashing networks for the task is challenging due to the binary constraints on the hash codes, the similarity preserving property, and the requirement for a vast amount of labelled images. To the best of our knowledge, none of the existing methods has tackled all of these challenges completely in a unified framework. In this work, we propose a novel end-to-end deep learning approach for the task, in which the network is trained to produce binary codes directly from image pixels without the need o f manual annotation. In particular, to deal with the non-smoothness of binary constraints, we propose a novel pairwise constrained loss function, which simultaneously encodes the distances between pairs of hash codes, and the binary quantization error. In order to train the network with the proposed loss function, we propose an efficient parameter learning algorithm. In addition, to provide similar / dissimilar training images to train the network, we exploit 3D models reconstructed from unlabelled images for automatic generation of enormous training image pairs. The extensive experiments on image retrieval benchmark datasets demonstrate the improvements of the proposed method over the state-of-the-art compact representation methods on the image retrieval problem.

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده
یادگیری کد های باینری فشرده برای وظیفه بازیابی تصاویر با استفاده از شبکه های عصبی عمقی ، باعث شد است که تحقیقات توجهشان به این زمینه جلب شود. اما، تمرین شبکه های هشینگ عمقی برای این وظیفه چالش بر انگیز می باشد زیرا محدودیت های باینری بر روی این کد ها وجود دارد، این شبکه ها ویژگی حفظ شباهت را دارند و نیاز به حجم گسترده ای از تصاویر نام گذاری شده وجود دارد. بر اساس دانش ما، هیچ کدام از روش های تحقیقاتی تمام این چالش ها را به صورت کامل در یک قالب کاری یکنواخت بررسی نکرده است. در این کار، ما یک روش یادگیری نقطه به نقطه جدید را ارائه می کنیم که برای این وظیفه مورد استفاده قرار می گیرد. که در این روش، شبکه به صورتی تمرین داده می شود که بتواند کد های باینری را به صورت مستقیم از پیکسل های تصاویر به دست بیاورد بدون این که نیاز به تفسیر دستی تصاویر وجود داشته باشد. به صورت خاص، باری کار با محدودیت های باینری غیر روان، ما یک تابع هدررفت محدود جفتی را ارائه می کنیم که به صورت همزمان فاصله بین جفت های کد های ترکیبی را اندازه گیری کرده و خطای کمی سازی باینری را هم محاسبه می کند. برای تمرین دادن شبکه ها با تابع ضرر پیشنهاد شده، ما یک برنامه موثر را به عنوان الگوریتم یادگیری ارائه می کنیم. به علاوه، برای ایجاد کردن تصاویر تمرین مشابه یا غیر مشابه برای تمرین دادن شبکه، ما از مدل های سه بعدی بازسازی شده از تصاویر بدون نام برای تولید خودکار جفت تصاویر تمرینی به صورت گسترده، استفاده می کنیم. آزمایش های گسترده بر روی مجموعه داده های معیار بازیابی تصاویر، نشان داده است که این روش نسبت به جدید ترین روش های ارائه فشرده تصاویر در رابطه با مسئله بازیابی تصاویر، بهبود یافته است.

برچسب‌ها: دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی کامپیوتر، دانلود رایگان مقالات انگلیسی هوش مصنوعی