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Binary Generative Adversarial Networks for Image R.pdf
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2019-10-21
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使用深度哈希的图像检索中最惊人的成功主要涉及判别模型,该模型需要标签。在本文中,我们使用二进制生成的adver sarial网络(BGAN)将图像以无监督的方式嵌入到二进制代码中。通过将生成对抗网络(GAN)的输入噪声变量限制为二进制且以每个输入图像的特征为条件,BGAN可以同时学习每个图像的二进制表示形式,并生成与原始图像相似的图像。在提出的框架中,我们解决了两个主要问题: 1)如何不松懈地直接生成二进制代码? 2)如何为二进制表示配备准确率图像检索功能?
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ShaneHolmes
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