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哈希檢索因為具有存儲空間小、檢索速度快的特點而受到廣泛關注。目前深度哈希算法存在2個主要問題深度哈希編碼本質上是二值化特征，并且編碼長度較短，存在特征表達能力有限的問題;已有的深度哈希算法無法直接通過反向傳播學習離散哈希編碼，通常將離散值松弛為連續值來優化學習，存在量化誤差的問題。針對以上問題，提出一種結合注意力模型和雙峰高斯分布的深度哈希檢索算法。該算法設計嵌λ空間和通道注意力模型的網絡結構，關注重要特征并抑制不必要特征，增強了哈希編碼的特征表達能力;同時為了解決量化誤差問題，將均值為的雙峰高斯分布作為先驗分布，并借鑒變分自編碼機的思想，提出通過KL散度約束哈希編碼分布服從先驗分布，以減少量化誤差。在3個基準數據集 CIFAR-10， Imagenet， NUS-WIDE上，在不同碼位下計算MAP結果顯示其MAP值優于對比的其他算法，取得了良好的檢索效果，驗證了文中算法的有效性。
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