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【泡泡一分钟】使用深度神经网络提取局部特征的大规模图像检索算

发布时间:2019-06-07 10:16 来源:未知 编辑:admin

  原标题:【泡泡一分钟】使用深度神经网络提取局部特征的大规模图像检索算法(ICCV-2)

  我们提出了一个非常适合大规模图像检索的局部特征描述子,称作DELF(DEep Local Feature)。这个新的描述子是基于卷积神经网络的,并在只有图像级注释的路标数据集上进行训练。该图像检索方法的架构如下图所示:

  为了识别图像检索中具有语义信息的局部特征,作者还提出了一个关键点选择的机制,这个机理会共享更多网络层的描述子信息。这个框架可以用来替代基于特征检测和特征描述的方法,并会提高特征匹配和几何验证的精度。本文的方法有非常高的可信度,避免假阳性情况的发生,特别在数据库中没有正确的匹配时,该方法依然非常健壮。作者为了评估他们所提出的这个描述子,建立了一个新的大规模的数据集——Google Landmarks dateset,这个数据集中存在着如背景杂乱、部分遮挡、多路标点、可变尺度目标物等富有挑战性的情况。最后文章中展示了DELF描述子在大规模场景中表现,它的表现远超过了目前最先进的全局和局部描述子的表现,并且该方法还有很大的提升空间。

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