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

摘要 在图像检索中，提取图像特征和生成hash function是两个关键的步骤。之前大部分深度学习的方法这两个步骤是相互分开的，同时输出的hash code的长度是预先设置好的。这样就会忽略掉不同长度的hash code分别代表的意义，同时也限制整个model的灵活性（不同长度的hash code 训练不同的model）。为解决上述两个问题，paper中提出了一种可以生成bit-scalable

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