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研究文章

高效图像检索的深度二值表示

表3

在MNIST、CIFAR10和ImageNet数据集上使用4个不同位长的图像检索MAP。我们使用1000张查询图像，计算MNIST和CIFAR10数据集中返回的前5000个邻居的MAP。我们使用ImageNet数据集中的100个随机类别的图像，这些类别的所有验证图像都用作查询集。


方法	MNIST(地图)				CIFAR-10(地图)				ImageNet(地图)
方法	12位	24位	32位	48位	12位	24位	32位	48位	16位	32位	48位	64位

DBR-v3	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	0.826	0.837	0.842	0.847	0.733	0.761	0.768	0.769
DBR	0.980	0.984	0.984	0.990	0.612	0.648	0.658	0.680	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -
HashNet	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	0.442	0.606	0.663	0.684
DHN	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	0.555	0.594	0.603	0.621	0.311	0.472	0.542	0.573
DNNH	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	0.552	0.566	0.558	0.581	0.290	0.461	0.530	0.565
CNNH +	0.969	0.975	0.971	0.975	0.465	0.521	0.521	0.532	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -
CNNH	0.957	0.963	0.956	0.960	0.439	0.511	0.509	0.522	0.281	0.450	0.525	0.554
KSH	0.872	0.891	0.897	0.900	0.303	0.337	0.346	0.356	0.160	0.298	0.342	0.394
ITQ-CCA	0.659	0.694	0.714	0.726	0.264	0.282	0.288	0.295	0.266	0.436	0.548	0.576
MLH	0.472	0.666	0.652	0.654	0.182	0.195	0.207	0.211	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -
的信徒	0.515	0.593	0.613	0.634	0.159	0.181	0.193	0.196	0.063	0.253	0.330	0.358
上海	0.265	0.267	0.259	0.250	0.131	0.135	0.133	0.130	0.207	0.328	0.395	0.419
ITQ	0.388	0.436	0.422	0.429	0.162	0.169	0.172	0.175	0.326	0.462	0.517	0.552
激光冲徊化	0.187	0.209	0.235	0.243	0.121	0.126	0.120	0.120	0.101	0.235	0.312	0.360

年度文章奖:由主编评选的2020年杰出研究贡献。阅读获奖文章．