Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval Abstract 最近的一些研究表明，由深度卷积神经网络产生的图像描述符为图像分类和检索问题提供了最先进的性能。它还表明，卷积层的激活可以解释为描述特定图像区域的局部特征。这些局部特征可以使用为局部特征开发的聚合方法 例如Fisher向量 进行聚合，从而提供新的强大的全局描述符 ...
2020-10-23 16:59 0 555 推荐指数：
Deep Supervised Hashing for Fast Image Retrieval Abstract 在本文中，我们提出了一种新的哈希方法来学习紧凑的二进制码，以便在大规模数据集上高效地检索图像。而复杂的图像外观变化仍然对可靠的检索 ...
End-to-end Learning of Deep Visual Representations for Image Retrieval Abstract 虽然深度学习已经成为许多计算机视觉任务的top执行方法的关键组成部分，但到目前为止，它还没有在实例级图像检索方面带来类似的改进 ...
Learning with Average Precision: Training Image Retrieva ...
https://github.com/facebookresearch/multigrain MultiGrain: a unified image embedding for classes and instances ...
Data, networks, and code: cmp.felk.cvut.cz/cnnimageretrieval https://githu ...
https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/smooth-ap/ https://github.com/An ...
PARTICULAR OBJECT RETRIEVAL WITH INTEGRAL MAX-POOLING OF CNN ACTIVATIONS ABSTRACT 最近，建立在卷积神经网络(CNN)上的图像表征已经被证明可以为图像搜索 ...
的挑战，并提出了我们的解决方案来克服这些挑战。我们利用ebay列表中大量可用的数据集和最先进的深度学习技术 ...
