Vi föreslår ett nytt koncept med asymmetriska funktionskartor (AFM), som gör det möjligt att utvärdera flera kärnor mellan en fråge- och databasposter utan att öka minneskraven. För att visa fördelarna med AFM-metoden får vi en kort vektorbildsrepresentation som, på grund av asymmetriska funktionskartor, stöder effektiv skala och översättning invariant skissbaserad bildhämtning. Till skillnad från de flesta av de kortkodsbaserade hämtningssystem, den föreslagna metoden ger frågan lokalisering i den hämtade bilden. Effektiviteten i sökningen ökas genom att approximera en 2D-översättningssökning via trigonometrisk polynom av poäng genom 1D-projektioner. Prognoserna är ett specialfall av AFM. En skala av magnituden speed-up uppnås jämfört med traditionella trigonometric polynomials. Resultaten förstärks av en bildbaserad genomsnittlig frågeexpansion, som avsevärt överskrider den senaste tekniken på standardriktmärken.
Tolias och Chum REF föreslog en Asymmetrisk Feature Maps (AFM), som stödde effektiv skala och översättning invariant skiss-baserad bildsökning.
Asymmetric Feature Maps with Application to Sketch Based Retrieval
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}