近日，实验室博士生史洋一篇论文“Deep Hashing with Weighted Spatial Importance”被IEEE Transactions on Multimedia (TMM)期刊录用。
哈希方法由于其出色的计算速度和存储效率被广泛应用于大数据检索中，该论文提出了一种具有加权空间重要性的深度哈希方法（DWSH）。具体而言，提出的DWSH首先利用空间注意力模型来学习原始图像中不同空间区域的重要性，然后根据它们的重要性为这些空间区域分配不同的权重。基于加权的空间信息来学习最终的哈希码。另外，设计了两种利用空间重要性的策略，包括离散权重策略和连续权重策略，它们分别使用离散值和连续值对空间信息进行加权。
TMM由IEEE计算机协会主办，是全球范围内计算机图像视频处理这个领域的权威期刊，属于CCF B类和JCR一区期刊。
