论文阅读——利用Binary Hash Codes的深度图像检索

这篇文章是阅读《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》后的总结，该文章提出了一种利用CNN处理基于内容的图像检索的方法。

文章的重点

• 图像的binary hash code的生成方法
• 两阶段的检索方法——coarse-to-fine search strategy

1、基于内容的图像检索

1.1、基于内容的图像检索

基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，CBIR）旨在通过对图像内容的分析搜索出相似的图像，其主要的工作有如下两点：

• 图像表示（image representation）
• 相似性度量（similarity measure）

1.2、基于CNN的图像内容提取

以AlexNet卷积神经网络为例，AlexNet的网络结构如下图所示：

(图片来源：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

将最终的4096维向量作为最终图像的特征向量。这样的向量是一些高维向量，不利于计算。

2、二进制哈希编码的深度学习方法

2.1、模型结构

模型结构如下图所示：

在文章中，作者指出，该模型主要有三个主要的部分：

• 在大规模的ImageNet数据集上进行有监督的预训练；
• 在目标数据集上对模型进行微调，同时增加隐含层；
• 接收query，提取query的hash编码，同时查找相似的图像。

2.2、对hash的二进制编码的学习

本人认为在上图中，F7与F8之间会存在一个隐层，这一点不影响对Latent Layer的构造。

如上所述，我们可以使用F7的结构作为图像的特征，但是这样的向量是一个高维的向量（4096维），这样的向量不利于计算。解决的方法有：降维（如PCA，Hash等方法）。通过Hash的方法构造出来的二进制的编码形式，可以利用hashing和Hamming距离计算相似度，那么能否通过模型学习到最好的Hash方法？

解决的方法是在F7和F8之间增加一个映射层（Latent Layer）H，那么如果两个图片生成的二进制编码相似，那么这两张图片也应该具有相同的标签。在H层的激活函数为Sigmoid函数。

2.3、检索

在深层的卷积神经网络中，浅层可以学习到局部的视觉表征，而深层可以捕获到适合识别的语义信息。

在检索阶段，作者采用了由粗到精的搜索策略（coarse-to-fine search strategy）：

• 首先从Latent layer中检索出一批相似的候选集

2.3.1、粗粒度检索

对于图像I，可以得到其Latent Layer的输出，记为Out(H)，用该输出作为图像的特征表示。为了能够得到二进制的形式，需要对上述的输出做如下的变换：

Hj={10 if Outj(H)≥0.5otherwise

假设数据集中包含了n个图像：Γ={I1,I2,⋯,In}，其对应的二进制编码为：ΓH={H1,H2,⋯,Hn}，其中Hi∈{0,1}h。

对于待检索的图像Iq，其对应的二进制编码为Hq，可以利用Hamming距离，当Hq与Hi∈ΓH之间的Hamming距离小于某个阈值，得到m个候选集{Ic1,Ic2,⋯,Icm}。

2.3.2、细粒度检索

对于粗粒度检索出来的候选集{Ic1,Ic2,⋯,Icm}，细粒度检索从该候选集中找到top k的结果。对于待检索的图像Iq，取出其和后选集中的对应的F7的向量值，记为Vq和VPi，计算期之间的欧式距离：

si=∥∥Vq−VPi∥∥