Bildsökning baserad på djupa konvolutionella funktioner har visat toppmoderna resultat i populära riktmärken. I detta dokument presenterar vi en enhetlig lösning för att ta itu med djup konvolutionell funktion aggregering och bild om-rankning genom att simulera dynamiken i värmespridning. Ett särskiljande problem i bildsökning är att repetitiva eller spruckna funktioner tenderar att dominera slutliga bildrepresentationer, vilket resulterar i representationer mindre särskiljande. Vi visar att genom att betrakta varje djup funktion som en värmekälla, vår oövervakade aggregation metod kan undvika överrepresentation av spruckna funktioner. Vi tillhandahåller dessutom en praktisk lösning för den föreslagna aggregeringsmetoden och visar ytterligare hur effektiv vår metod är i experimentell utvärdering. Inspirerad av ovan nämnda djup funktion aggregation metod, föreslår vi också en metod för att omranka ett antal topprankade bilder för en given frågebild genom att betrakta frågan som värmekällan. Slutligen utvärderar vi i stor utsträckning det föreslagna tillvägagångssättet med förutbildade och finjusterade djupa nätverk på gemensamma offentliga riktmärken och uppvisar överlägsna resultat jämfört med tidigare arbete.
I ett mycket färskt arbete föreslog REF en annan aggregeringsmetod genom att betrakta varje djup funktion som en värmekälla och använda värmeekvationen för att undvika överrepresentation av spruckna funktioner.
Deep Feature Aggregation and Image Re-Ranking With Heat Diffusion for Image Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}