Vi anser att utformningen av en enda vektor representation för en bild som bäddar in och aggregerar en uppsättning lokala lapp deskriptorer såsom SIFT. Mer specifikt strävar vi efter att skapa en tät representation, som Fisher Vector eller VLAD, även om den är av liten eller medelstor storlek. Vi gör två bidrag som båda syftar till att reglera de enskilda bidragen från de lokala deskriptorerna i den slutliga representationen. Den första är en ny inbäddningsmetod som undviker beroendet av absoluta avstånd genom kodning av riktningar. Det andra bidraget är en "demokratiseringsstrategi" som ytterligare begränsar samspelet mellan icke-relaterade deskriptorer i aggregationsstadiet. Dessa metoder är kompletterande och ger en betydande prestandaboost över toppmoderna i bildsökning med korta eller medelstora vektorer, vilket visas av våra experiment på standard publik bildsökning riktmärken.
Vi är särskilt intresserade av att använda toppmoderna korta representationer, till exempel baserade på demokratisk aggregering REF.
Triangulation Embedding and Democratic Aggregation for Image Search
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}