基于多标签增强Transformer哈希的跨模态检索方法研究

本文提出了一种创新的多标签增强Transformer哈希（MATH）方法，通过标签模态特征融合（LMFF）模块和跨模态对比对齐损失，有效解决了多标签特征稀疏性问题，显著提升了深度跨模态哈希（DCMH）的检索性能。该方法在三个基准数据集上实现了最先进的（SOTA）表现，为多媒体信息检索领域提供了新思路。

　　

亮点

我们提出了一种革命性的多标签增强Transformer哈希（MATH）方法，通过将多标签信息作为独立模态来指导跨模态哈希函数学习。这种方法巧妙地利用Transformer架构捕捉图像、文本和多标签模态间的长程特征依赖关系，为跨模态检索开辟了新途径。

相关研究

本节回顾了深度跨模态哈希（DCMH）、多标签语义学习、注意力机制和对比学习的研究进展。与现有方法相比，我们的创新在于：首次将多标签作为独立模态，并开发了专门的标签模态特征融合技术。

方法创新

我们设计的标签模态特征融合（LMFF）模块堪称点睛之笔——它像一位精明的"特征调酒师"，通过注意力机制从图像和文本模态中提取关键语义特征，与原始多标签特征完美融合，彻底解决了多标签特征稀疏性问题。

学习算法

采用交替优化策略更新参数θ^v、θ^l、θ^t和B，就像精心编排的交响乐，每个参数在固定其他变量时都能得到最优调整。我们还提供了严谨的时间复杂度分析，确保方法的高效性。

实验验证

在三个基准数据集上的实验就像一场精彩的"擂台赛"——MATH方法在各项指标上均击败了现有跨模态哈希（CMH）方法，特别是在处理复杂多标签数据时展现出显著优势。

结论

这项研究就像为跨模态检索领域安装了一台"语义增强器"：通过创新的多标签特征融合和对比对齐技术，成功缩小了模态间的语义鸿沟，为大规模多媒体检索提供了高效解决方案。