【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及哈希检索，尤其涉及一种基于关系网络的跨模态哈希检索方法、装置和设备。
技术介绍
1、在大数据时代，数据的生产、存储和流通达到了前所未有的规模和速度。这一背景下，各模态数据包括文本、图像等呈现出爆炸性增长，随之而来的则是数据异构的显著提升。由于不同模态包含关于同一对象的异构信息，这些异构信息在检索过程中不仅增加了计算负担，而且影响检索的效率和准确性。如何找到保留数据的关键语义和不同模态数据特征之间的相关性成为了跨模态检索的核心研究领域。
2、当下普遍使用的跨模态哈希检索方法依赖于通过假设不同模态中存在等量的信息来学习所有模态的共同表示。然而，大多数现有的跨模态哈希方法都假设在多模态表示学习过程中，能够从不同的模态中获得等量的信息，尝试将多模态信息投射到一个潜在的单一共享空间中，其中不同模态的是拥有直观对比性的。然后采用广泛使用的距离度量来计算不同模态哈希码的跨模态检索。但是由于跨模态样本之间的信息量是不平衡和不相等的，因此在公共空间中直接匹配不同模式的模态特定表示是不合适的。当将跨模态特征映射到低维空间时，这些...
【技术保护点】
1.一种基于关系网络的跨模态哈希检索方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于关系网络的跨模态哈希检索方法，其特征在于，所述计算每个样本对的向量组的所述第二相似度，包括：
3.根据权利要求2所述的基于关系网络的跨模态哈希检索方法，其特征在于，在所述根据每个样本对的向量组的所述第二相似度，构建用于约束所有样本对中的相似的哈希码之间的所述第一相似度小于不相似的哈希码之间的所述第一相似度的损失函数之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于关系网络的跨模态哈希检索方法，其特征在于，所述损失函数包括：
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