Under de första dagarna studerades innehållsbaserad bildsökning (CBIR) med globala funktioner. Sedan 2003 har bildsökning baserad på lokala deskriptorer (de facto SIFT) studerats ingående i över ett decennium på grund av fördelen med SIFT när det gäller bildomvandlingar. Nyligen har bildrepresentationer baserade på det konvolutionella neurala nätverket (CNN) lockat till sig ett ökat intresse för samhället och visat imponerande prestanda. Med tanke på denna tid av snabb utveckling, ger den här artikeln en omfattande undersökning av exempel hämtning under det senaste årtiondet. Två breda kategorier, SIFT-baserade och CNN-baserade metoder, presenteras. För den förra, enligt kodbokens storlek, organiserar vi litteraturen till att använda stora/medelstora/små kodböcker. För det senare diskuterar vi tre typer av metoder, dvs. med hjälp av förträngda eller finjusterade CNN-modeller och hybridmetoder. De två första utför ett enda pass av en bild till nätverket, medan den sista kategorin använder en patch-baserad funktion extraktionsschema. Denna undersökning presenterar milstolpar i modern hämtning, granskar ett brett urval av tidigare verk i olika kategorier och ger insikter om kopplingen mellan SIFT- och CNN-baserade metoder. Efter analys och jämförelse hämtning prestanda för olika kategorier på flera dataset, diskuterar vi lovande riktningar mot generiska och specialiserade instans hämtning.
Zheng m.fl. REF ger en omfattande översyn av de senaste tillvägagångssätten för bildsökning.
SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval
{'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']}