Unsupervised Contrastive Cross-modal Hashing

计算机科学 散列函数 情态动词 人工智能 模式识别(心理学) 自然语言处理 化学 计算机安全 高分子化学
作者
Peng Hu,Hongyuan Zhu,Jie Lin,Dezhong Peng,Yin‐Ping Zhao,Xi Peng
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:: 1-1 被引量:105
标识
DOI:10.1109/tpami.2022.3177356
摘要

In this paper, we study how to make unsupervised cross-modal hashing (CMH) benefit from contrastive learning (CL) by overcoming two challenges. To be exact, i) to address the performance degradation issue caused by binary optimization for hashing, we propose a novel momentum optimizer that performs hashing operation learnable in CL, thus making on-the-shelf deep cross-modal hashing possible. In other words, our method does not involve binary-continuous relaxation like most existing methods, thus enjoying better retrieval performance; ii) to alleviate the influence brought by false-negative pairs (FNPs), we propose a Cross-modal Ranking Learning loss (CRL) which utilizes the discrimination from all instead of only the hard negative pairs, where FNP refers to the within-class pairs that were wrongly treated as negative pairs. Thanks to such a global strategy, CRL endows our method with better performance because CRL will not overuse the FNPs while ignoring the true-negative pairs. To the best of our knowledge, the proposed method could be one of the first successful contrastive hashing methods. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we carry out experiments on five widely-used datasets compared with 13 state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/penghu-cs/UCCH.
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