Application Search (INS) är ett grundläggande problem för många applikationer, medan det är mer utmanande att jämföra med traditionell bildsökning eftersom relevansen definieras på instansnivå. Befintliga verk har visat framgången för många komplexa ensemblesystem som vanligtvis utförs genom att först generera objektförslag, och sedan extrahera handgjorda och / eller CNN funktioner i varje förslag för matchning. Emellertid, objekt avgränsande box förslag och funktionsextraktion utförs ofta i två separata steg, vilket effektiviteten av dessa metoder kollapsar. På grund av den stora mängden genererade förslag blir också matchningshastigheten den flaskhals som begränsar dess tillämpning till storskaliga datauppsättningar. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi i detta dokument en effektiv och effektiv strategi för Deep Region Hashing (DRH) för storskaliga INS med hjälp av en bildlapp som frågetecken. Speciellt DRH är en end-toend djupa neurala nätverk som består av objektförslag, funktionsextraktion, och hash kodgenerering. DRH delar full-image convolutional feature map med regionens förslagsnätverk, vilket möjliggör nästan kostnadsfria regionförslag. Dessutom är varje högdimensionell, verkligt värderad region funktioner kartlagda på en låg-dimensionell, kompakt binära koder för den effektiva objekt region nivå matchning på storskalig datauppsättning. Experimentella resultat på fyra datauppsättningar visar att vårt DRH kan uppnå ännu bättre prestanda än toppmoderna resultat när det gäller MAP, medan effektiviteten förbättras med nästan 100 gånger.
Nyligen, Song et al. föreslog Deep Region Hashing (DRH) REF, som beräknar binära koder för både globala och lokala funktioner.
Deep Region Hashing for Efficient Large-scale Instance Search from Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}