Abstract Även djupt lärande har blivit en viktig ingrediens i de bästa utför metoder för många datorseende uppgifter, har det misslyckats hittills med att ge liknande förbättringar till exempel-nivå bildhämtning. I denna artikel hävdar vi att orsakerna till de underväldiga resultaten av djupa metoder för bildsökning är trefaldiga: 1) bullriga träningsdata, 2) olämplig djup arkitektur och 3) suboptimal träning. Vi tar upp alla tre frågorna. För det första utnyttjar vi en storskalig men bullrig datauppsättning och utvecklar en automatisk rengöringsmetod som ger ett lämpligt träningsset för djup hämtning. För det andra bygger vi på den senaste R-MAC-deskriptorn, visar att den kan tolkas som en djup och differentierad arkitektur, och presentera förbättringar för att förbättra den. Sist tränar vi det här nätverket med en siamesisk arkitektur som kombinerar tre strömmar med en trillingförlust. I slutet av utbildningsprocessen producerar den föreslagna arkitekturen en global bildrepresentation i ett enda framåtpass som är väl lämpat för bildsökning. Omfattande experiment visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar tidigare hämtningsmetoder, inklusive moderna metoder baserade på kostsam lokal deskriptorindexering och rumslig verifiering. På Oxford 5k, Paris 6k och Holidays rapporterar vi 94.7, 96.6 respektive 94,8 genomsnittlig precision. Våra representationer kan också vara kraftigt komprimerade med hjälp av produktquantization med liten förlust i noggrannhet.
Författarna till Ref föreslog en storskalig datauppsättning som de rengjorde för att producera mindre bullriga utbildningsdata för bildsökning.
End-to-End Learning of Deep Visual Representations for Image Retrieval
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}