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深度哈希在图像搜索领域取得了很好的应用,然而,先前的深度哈希方法存在语义信息未被充分利用的局限性。开发了一个基于深度监督的离散哈希算法,假设学习的二进制代码应该是分类的理想选择,成对标签信息和分类信息在一个框架内用于学习哈希码,将最后一层的输出直接限制为二进制代码。由于哈希码的离散性质,使用交替最小化方法来优化目标函数。该算法在三个图像检索数据库CIFAR-10、NUS-WIDE和SUN397中进行验证,其准确率优于其他监督哈希方法。