Classification d'objets à l'aide d'un hachage supervisé rapide [French]

By M. Aravind Kumar

Le principal objectif du hachage supervis est de convertir les caract ristiques originales en codes binaires courts qui peuvent maintenir la similarit des tiquettes dans l'espace de Hamming. En raison de leur forte capacit de g n ralisation, les fonctions de hachage non lin aires se sont r v l es sup rieures aux fonctions lin aires. Les fonctions noyau sont fr quemment utilis es dans la litt rature pour cr er des fonctions de hachage non lin aires, ce qui se traduit par des performances de recherche encourageantes, mais par des temps d' valuation et d'apprentissage longs. Nous proposons ici d'utiliser des arbres de d cision boost s, qui sont rapides former et valuer et qui conviennent donc mieux au hachage avec des donn es de grande dimension. Dans le cadre de l'am lioration continue, nous proposons d'abord des formulations sous-modulaires pour le probl me de l'inf rence du code binaire de hachage, ainsi qu'une technique efficace de recherche par blocs bas e sur le Graph Cut pour l'inf rence grande chelle. Ensuite, nous formons des arbres de d cision boost s en fonction des codes binaires afin d'apprendre les fonctions de hachage. Les exp riences montrent qu'en termes de pr cision d'extraction et de dur e d'apprentissage, la strat gie que nous proposons surpasse largement la majorit des m thodes de pointe.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6206187454
• ISBN13: 9786206187455
• Release Date: June 2023
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 80 Pages
• Weight: 0.28 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"