无监督哈希网络中的Coupled CycleGAN：应用于跨模态检索

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简介：
本文提出了一种新的无监督哈希方法——结合了耦合CycleGAN的哈希网络，旨在提升跨模态数据检索的精度和效率。该模型通过学习不同模态间的映射关系生成一致性哈希码，实现了多类型数据的有效匹配与检索。近年来，由于散列在大规模跨模态检索中的低存储成本及高查询效率的突出性能，它受到了越来越多的关注。得益于深度学习技术的应用，跨模式检索领域取得了显著成果。然而，现有的深层交叉模式哈希方法要么依赖于大量标记信息的支持，要么难以准确捕捉不同数据类型间的关联性。本段落提出了一种新的无监督耦合循环生成对抗式哈希网络（UCH），用于改进跨模态检索任务的性能。该模型包含一个外环网络和内环网络：前者负责学习到强大的通用特征表示；后者则致力于生成可靠的二进制码。通过将这两个环节与生成对抗机制无缝结合，我们的方法能够同时优化表征学习及哈希编码过程。实验结果表明，在三个流行的数据集上进行测试时，所提出的UCH模型超越了当前最先进的无监督跨模式哈希技术。

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无监督哈希网络中的Coupled CycleGAN：应用于跨模态检索

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本文提出了一种新的无监督哈希方法——结合了耦合CycleGAN的哈希网络，旨在提升跨模态数据检索的精度和效率。该模型通过学习不同模态间的映射关系生成一致性哈希码，实现了多类型数据的有效匹配与检索。近年来，由于散列在大规模跨模态检索中的低存储成本及高查询效率的突出性能，它受到了越来越多的关注。得益于深度学习技术的应用，跨模式检索领域取得了显著成果。然而，现有的深层交叉模式哈希方法要么依赖于大量标记信息的支持，要么难以准确捕捉不同数据类型间的关联性。本段落提出了一种新的无监督耦合循环生成对抗式哈希网络（UCH），用于改进跨模态检索任务的性能。该模型包含一个外环网络和内环网络：前者负责学习到强大的通用特征表示；后者则致力于生成可靠的二进制码。通过将这两个环节与生成对抗机制无缝结合，我们的方法能够同时优化表征学习及哈希编码过程。实验结果表明，在三个流行的数据集上进行测试时，所提出的UCH模型超越了当前最先进的无监督跨模式哈希技术。

基于图卷积网络的哈希方法在跨模态检索中的应用

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本研究提出了一种利用图卷积网络的哈希方法，旨在提升跨模态数据间的检索效率与准确性，为多媒体信息处理提供新思路。最近，在基于深度网络的跨模式检索方面取得了显著进展。然而，缩小模态差距以进一步提高检索准确性仍然是一个关键挑战。为此，我们提出了一种图卷积哈希（GCH）方法，该方法通过构建亲和度图来学习不同模态间统一的二进制代码表示。我们的端到端深度架构包含三个主要部分：语义编码器模块、两个特征编码网络以及图卷积网络（GCN）。我们设计了一个作为教师模块的语义编码器以指导学生模块进行特征信息的学习，同时利用GCN来探索数据点之间的固有相似性结构，这有助于生成区分度更高的哈希码。在三个基准数据集上的大量实验表明，所提出的GCH方法优于现有技术。

单模监督哈希基线的MATLAB代码-用于图像检索的VideoTag方法

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这段简介可以描述为：单模监督哈希基线的MATLAB代码提供了基于VideoTag方法进行图像检索的研究工具，适用于研究与开发人员探索和优化图像检索技术。此代码实现了通过视频标签实现高效、准确的图像搜索功能。 SSHBIR是一个基准框架工具包，包含了10种不同的单模型监督哈希方法。此工具包能够以不同位数绘制每种方法的mAP曲线及时间消耗曲线，并为学习者提供帮助，使您在需要时对图像检索中的哈希进行理解与应用。此外，我还总结了最近的一些单模型监督哈希的方法，在我的其他项目中可以找到这些内容。为何创建SSHBIR？在我刚开始研究用于图像搜索的哈希技术时，发现有很多无监督学习方法的研究资源和框架可供使用。然而在深入研究之后，我发现很少有现成的工具包能够涵盖所有有监督的学习算法。因此我构建了SSHBIR这个工具库，希望它能为更多学者提供帮助。如何利用SSHBIR？数据库方面，SSHBIR使用经过处理过的CIFAR10-Gist512数据集，并将其划分为训练和测试两部分。当您下载并准备好处理后的CIFAR-10.mat文件后，请将此文件放置在SSHBIRToolkit目录内，参考图片中的示例进行操作。运行演示main_demo.m：这是评估性能的主要脚本，在这个例子中您可以对其进行修改来适应您的需求和测试条件。

无监督学习在图神经网络中的应用

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无监督学习在图神经网络中探索了无需标注数据的学习方法，通过节点表示、聚类及异常检测等技术，挖掘复杂关系模式和结构特征。我们世界上的许多方面都可以通过由相互作用的部分组成的系统来理解，从物理学中的多对象系统到复杂的社会动力学现象。使模型能够了解这种组合结构对于泛化能力的提升以及数据高效学习至关重要。因此，出现了一类称为图神经网络（GNNs）的模型。

关于跨模态哈希检索技术在软件工程中的研究与系统设计.docx

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本文档探讨了跨模态哈希检索技术在软件工程领域内的应用研究及系统设计方案，旨在提高多模态数据处理效率和准确性。跨模态哈希检索技术在软件工程中的研究及系统设计探讨了如何通过先进的计算机科学技术来优化不同数据模式之间的搜索效率与准确性。该文档深入分析了当前的技术挑战，并提出了一系列创新的解决方案，旨在促进多类型信息（如文本、图像和音频）的有效整合与查询处理。

关于深度神经网络与哈希算法在图像检索中的应用研究.pdf

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本文探讨了深度神经网络和哈希算法在图像检索领域的结合运用，旨在提高大规模数据集下的搜索效率和准确性。通过理论分析与实验验证相结合的方法，深入研究了这两种技术的协同作用机制，并提出了一种新的集成模型以优化图像检索性能。本段落研究了基于深度神经网络和哈希算法的图像检索方法。通过结合这两种技术，可以有效地提高大规模数据集中的图像检索效率与准确性。文中详细探讨了如何利用深度学习模型提取高质量特征，并采用不同类型的哈希函数将这些高维特征转换为紧凑型二进制码表示形式，在保证检索速度的同时尽量减少信息损失。研究结果表明，所提出的方案在多个公开基准测试数据集上均取得了优异的表现，尤其是在大规模场景下展现出了明显的优势。此外，文中还分析了各种参数设置对系统性能的影响，并提出了一系列优化策略以进一步提升算法效果。总之，《基于深度神经网络和哈希算法的图像检索研究》为解决当前互联网环境中海量图片搜索问题提供了一种新的有效途径。

对抗性跨模态检索

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对抗性跨模态检索是一种利用机器学习技术，在不同数据类型（如文本与图像）间进行信息匹配和检索的方法，通过引入对抗训练来提升模型在多模态环境下的鲁棒性和泛化能力。跨媒体检索（Cross-modal retrieval）旨在实现不同模态（例如文本与图像）之间的灵活检索体验。其核心研究在于学习一个通用子空间，在此空间中可以对来自不同模态的项目进行直接比较。本段落提出了一种基于对抗性学习的新颖跨模态检索方法——Adversarial Cross-Modal Retrieval (ACMR) 方法，旨在寻找有效的共同子空间。该方法通过两个过程之间的互动来实现对抗性学习：第一个是特征投影器，它试图在通用子空间中生成一种模态不变的表示，并且混淆另一个过程（即模态分类器），后者尝试根据生成的表示区分不同模态。为了进一步缩小来自具有相同语义标签的不同模态的所有项目之间的表征差距并最大化语义不同的图像和文本间的距离，我们在特征投影器上施加了三元约束。通过以上方法的联合利用，在将多媒体数据映射到通用子空间时可以更好地保留其底层跨模式语义结构。在四个广泛使用的基准数据集上的全面实验结果表明，所提出的ACMR方法在学习有效的子空间表示方面优于当前最先进的跨模态检索方法，并且显著超越了现有技术。

基于均值哈希的图像检索（MATLAB）

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本项目采用均值哈希算法实现高效的图像检索功能，并通过MATLAB进行开发和验证。旨在为用户提供快速准确的图片搜索体验。提取图像的灰度信息后，使用均值哈希算法得到图像的二值编码，并通过计算汉明距离来判断图像之间的相似性，最终得出检索结果。

异常检测：采用无监督、半监督及监督机器学习技术

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本研究探讨了利用无监督、半监督和监督机器学习方法进行数据异常检测的技术与应用，旨在提高检测效率和准确性。在网络入侵的异常检测研究中，数据集通常包含通过主成分分析（PCA）进行降维处理的数据点，并且在无监督学习环境中训练模型时不会使用具体的类别标签。这意呸着，在实际应用中，企业需要验证预测结果的有效性，因为没有明确的事实依据来支持这些结论。然而，在这项研究中，我们采用了一些特定的方法如隔离林、基于聚类的局部离群因子（CBLOF）、主成分分析（PCA）和椭圆形信封模型进行无监督分类，并且使用了真实标签对预测结果进行了验证。结果显示，所提出的无监督方法能够有效识别出大量的阳性案例。此外，在半监督学习框架下，我们构建了一个包含84%未标记数据点及16%已标注数据点的数据集。目标是利用这些有限的标注信息来训练模型，并用其对大量未标注样本进行预测分类。为此，采用了自我训练策略结合逻辑回归和随机森林算法来进行实验研究。

无监督预训练Transformer在目标检测中的应用：UP-DETR

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简介：UP-DETR是一种创新的无监督预训练方法，专门针对Transformer架构在目标检测任务上的优化，显著提升了模型的通用性和性能。 UP-DETR是一种针对目标检测任务的无监督预训练Transformer模型。