Bit-Scalable Deep Hashing with Regularized Similarity Learning for Image Retrieval and Person Re-ide

摘要 在圖像檢索中，提取圖像特徵和生成hash function是兩個關鍵的步驟。之前大部分深度學習的方法這兩個步驟是相互分開的，同時輸出的hash code的長度是預先設置好的。這樣就會忽略掉不同長度的hash code分別代表的意義，同時也限制整個model的靈活性（不同長度的hash code 訓練不同的model）。爲解決上述兩個問題，paper中提出了一種可以生成bit-scalable

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