Objektklassifizierung mit schnellem überwachtem Hashing [German]

By M. Aravind Kumar

Dieses Buch fasst zusammen Das Hauptanliegen des berwachten Hashings besteht darin, die urspr nglichen Merkmale in kurze Bin rcodes umzuwandeln, die die hnlichkeit der Bezeichnungen im Hamming-Raum aufrechterhalten k nnen. Aufgrund ihrer starken Verallgemeinerungsf higkeiten haben sich nichtlineare Hash-Funktionen gegen ber linearen Funktionen als berlegen erwiesen. In der Literatur werden h ufig Kernel-Funktionen verwendet, um nicht-lineare Hash-Funktionen zu erstellen, was zu einer vielversprechenden Retrieval-Leistung, aber langen Evaluierungs- und Trainingszeiten f hrt. Hier schlagen wir die Verwendung von verst rkten Entscheidungsb umen vor, die schnell zu trainieren und zu bewerten sind und sich daher besser f r das Hashing mit hochdimensionalen Daten eignen. Im Rahmen der kontinuierlichen Verbesserung schlagen wir zun chst submodulare Formulierungen f r das Problem der Hashing-Bin rcode-Inferenz sowie eine effektive Blocksuchtechnik auf der Grundlage von Graph Cut f r die Inferenz in gro em Ma stab vor. Dann trainieren wir verst rkte Entscheidungsb ume, die auf die bin ren Codes abgestimmt sind, um Hash-Funktionen zu lernen. Experimente zeigen, dass die von uns vorgeschlagene Strategie in Bezug auf die Abrufpr zision und die Trainingsdauer die meisten modernen Methoden deutlich bertrifft.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6206187438
• ISBN13: 9786206187431
• Release Date: June 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 80 Pages
• Weight: 0.28 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"