Abstrakt. Många visuella sök- och matchningssystem representerar bilder med hjälp av glesa uppsättningar av "visuella ord": deskriptorer som har kvantifierats genom tilldelning till den bäst matchande symbolen i ett diskret ordförråd. Fel i detta kvantiseringsförfarande sprids genom resten av systemet, antingen skadar prestandan eller kräver korrigering med hjälp av ytterligare lagring eller bearbetning. Detta dokument syftar till att minska dessa kvantiseringsfel vid källan, genom att lära sig en projektion från deskriptorutrymme till en ny Euclidean utrymme där standard klusterteknik är mer benägna att tilldela matchande deskriptorer till samma kluster, och icke-matchande deskriptorer till olika kluster. För att uppnå detta lär vi oss en icke-linjär omvandlingsmodell genom att minimera en ny marginalbaserad kostnadsfunktion, som syftar till att separera matchningsdeskriptorer från två klasser av icke-matchande deskriptorer. Utbildningsdata genereras automatiskt genom att utnyttja geometrisk överensstämmelse. Skalbara, stokastiska gradientmetoder används för optimeringen. För specifika objektsökningar visar vi imponerande resultatvinster på en markbaserad sanningsuppsättning: vår lärda 32-D-deskriptor utan rumslig omklassificering överträffar en baslinjemetod med 128-D SIFT-deskriptorer med rumslig omplacering.
Philbin och Al. REF lärde sig en icke-linjär omvandling med djupa nätverk genom att minimera marginalbaserade kostnadsfunktioner och presenterade imponerande resultat på objektsökningsuppgifter.
Descriptor Learning for Efficient Retrieval
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}