Vi föreslår en uppmärksam lokal funktionsbeskrivning lämplig för storskalig bildsökning, kallad DELF (DEep Local Feature). Den nya funktionen är baserad på konvolutionella neurala nätverk, som är utbildade endast med bild-nivå annoteringar på en milstolpe bild dataset. För att identifiera semantiskt användbara lokala funktioner för bildsökning föreslår vi också en uppmärksamhetsmekanism för val av nyckelpunkter, som delar de flesta nätverkslager med deskriptorn. Denna ram kan användas för bildsökning som en drop-in ersättning för andra nyckelpunktsdetektorer och deskriptorer, vilket möjliggör mer exakt funktionsmatchning och geometrisk verifiering. Vårt system producerar tillförlitliga förtroende betyg för att avvisa falska positiva-i synnerhet, det är robust mot frågor som inte har någon riktig matchning i databasen. För att utvärdera den föreslagna deskriptorn introducerar vi ett nytt storskaligt dataset, kallat Google-Landmarks dataset, som innebär utmaningar i både databas och fråga som bakgrundsförlamning, partiell ocklusion, flera landmärken, objekt i varierande skalor, etc. Vi visar att DELF överträffar de senaste globala och lokala deskriptorerna i stor skala med betydande marginaler.
DELF REF tar itu med valet av lokala funktioner och utbildar ett nätverk för att bara prova funktioner som är relevanta för bildsökningen genom en uppmärksamhetsmekanism på en sevärdhetsdatauppsättning.
Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}