Vi tar itu med problemet med bildsökning i mycket stor skala, där tre begränsningar måste beaktas gemensamt: exaktheten i sökningen, dess effektivitet och minnesanvändning av representationen. Vi föreslår först ett enkelt men effektivt sätt att samla lokala bilddeskriptorer till en vektor med begränsad dimension, vilket kan ses som en förenkling av Fisher-kärnan. Vi visar sedan hur man gemensamt optimerar dimensionsreduktionen och indexeringsalgoritmen, så att den bäst bevarar kvaliteten på vektorjämförelsen. Utvärderingen visar att vår strategi är betydligt bättre än den senaste tekniken: söknoggrannheten är jämförbar med bag-of-features-metoden för en bildrepresentation som passar i 20 byte. Att söka på en bilduppsättning på 10 miljoner tar ungefär 50 ms.
Vektorn för lokalt aggregerade deskriptorer REF (VLAD) kan ses som en förenkling av Fisher-kärnan.
Aggregating local descriptors into a compact image representation
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}