some confuse

[llf1234]

在一些深度哈希里面，都是将cifar10分成trainset-5000，queryset-1000，database-（54000）然后仅仅在trainset-5000上训练。 在您的工作做，是把cifar10分成queryset/database 然后在database上训练，并得到特征提取网络和database的二值化表示，我想问的是假如我在实际应用中换了database，或者database中没有相应的标注。这样应该大大限制了该工作的应用吧

[jiangqy]

本文的工作动机之一就是解决对称深度哈希复杂度为n^2的问题，您提到的深度哈希里当然也可以使用全集进行训练，但太耗时了，因此我们才提出了ADSH。至于应用场景，每种方法都有自己的应用场景，如果说实际中没有database的标注，那我们的算法确实不适用，但在有标注的场景中，其他深度哈希需要浪费太多时间进行训练，也限制了他们的应用。

Best regards. Qing-Yuan

llf1234 [email protected] 于2020年12月14日周一 下午4:40写道：

在一些深度哈希里面，都是将cifar10分成trainset-5000，queryset-1000，database-（54000）然后仅仅在trainset-5000上训练。 在您的工作做，是把cifar10分成queryset/database 然后在database上训练，并得到特征提取网络和database的二值化表示，我想问的是假如我在实际应用中换了database，或者database中没有相应的标注。这样应该大大限制了该工作的应用吧

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[llf1234]

您好，我还有一个问题 当database的哈希码确定之后，用到实际场景中，若之后往database中又增加了一批图片，也是需要重新將database重新训练的？

---Original--- From: "Jiang. Qing-Yuan"<[email protected]> Date: Sun, Dec 20, 2020 23:23 PM To: "jiangqy/ADSH-AAAI2018"<[email protected]>; Cc: "llf1234"<[email protected]>;"Author"<[email protected]>; Subject: Re: [jiangqy/ADSH-AAAI2018] some confuse (#12)

本文的工作动机之一就是解决对称深度哈希复杂度为n^2的问题，您提到的深度哈希里当然也可以使用全集进行训练，但太耗时了，因此我们才提出了ADSH。至于应用场景，每种方法都有自己的应用场景，如果说实际中没有database的标注，那我们的算法确实不适用，但在有标注的场景中，其他深度哈希需要浪费太多时间进行训练，也限制了他们的应用。

Best regards. Qing-Yuan

llf1234 <[email protected]> 于2020年12月14日周一 下午4:40写道：

> > 在一些深度哈希里面，都是将cifar10分成trainset-5000，queryset-1000，database-（54000）然后仅仅在trainset-5000上训练。 > 在您的工作做，是把cifar10分成queryset/database > 然后在database上训练，并得到特征提取网络和database的二值化表示，我想问的是假如我在实际应用中换了database，或者database中没有相应的标注。这样应该大大限制了该工作的应用吧 > > — > You are receiving this because you are subscribed to this thread. > Reply to this email directly, view it on GitHub > <https://github.com/jiangqy/ADSH-AAAI2018/issues/12>, or unsubscribe > <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ADPEFXN3SYKXRZQS24NHKO3SUXFORANCNFSM4U2MD66Q> > . >

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