Abstract-This paper tar upp problemet med storskalig bildsökning. Tre begränsningar måste beaktas: söknoggrannhet, effektivitet och minnesanvändning. Vi presenterar och utvärderar först olika sätt att aggregera lokala bilddeskriptorer till en vektor och visar att Fisher-kärnan uppnår bättre prestanda än referensbag-of-visuella ord för varje given vektordimension. Vi optimerar sedan gemensamt dimensionalitetsreduktion och indexering för att få en exakt vektorjämförelse samt en kompakt representation. Utvärderingen visar att bildrepresentationen kan reduceras till några dussin byte samtidigt som hög noggrannhet bevaras. Att söka på en 100 miljoner bilddatauppsättning tar ca 250 ms på en processorkärna.
Förhållandet mellan bag-of-visual-words, Fisher Vectors och VLAD diskuteras i REF.
Aggregating Local Image Descriptors into Compact Codes
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}