计算机应用研究

作者：何硕,谢良,

单位：武汉理工大学理学院,武汉430070；

关键词：在线哈希,多标签,标签预测,图像检索,

针对传统离线哈希算法训练模型耗时、占用内存大和不易更新模型的问题，以及现实图像集的标签存在大量损失的现象，提出了一种能够平衡标签预测的在线哈希算法（BLPOH）。BLPOH通过标签预测模块生成预测标签，并融合残缺的真实标签，能够有效缓解因标签损失导致的模型性能下降。观察到标签存在分布不平衡现象，提出标签类别相似性平衡算法并应用于标签预测模块，提升标签预测的准确性。将旧数据的信息加入哈希函数的在线更新过程，提升模型对旧数据的兼容性。通过在两个广泛使用的数据集上进行实验，并和一些当前先进的算法进行对比，结果证实了BLPOH的优越性。

来源：2022年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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