无监督图像检索显著提升
通过邻域发现模块探索数据内在相似性，减少对比学习中的假阴性样本，提升哈希编码判别力。
Rukai, Wei · Liu, Yu · Song J. · Xie, Yanzhao · 周可
Pattern Recognition 2023
DDCH 通过邻域发现模块探索训练数据的内在相似性，识别出自然相似的样本，避免将它们错误地作为负样本，从而学习到更准确的哈希函数。
通过减少假阴性，模型学习到的哈希编码更能反映样本的真实语义，从而在图像检索中取得更好的区分能力。
该方法在无监督场景下仅利用数据增强和潜在结构，不依赖任何人工标注，即可学习高质量的哈希编码。