Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt till exempel bildsökning på nivå. Den producerar en global och kompakt representation med fasta längder för varje bild genom att samla många regionvisa deskriptorer. I motsats till tidigare arbeten med förtränade djupa nätverk som en svart låda för att producera funktioner utnyttjar vår metod en djup arkitektur tränad för den specifika uppgiften att hämtning av bilder. Vårt bidrag är tvåfaldigt: (i) vi inför en rankning ram för att lära sig konvolution och projektionsvikter som används för att bygga regionens funktioner; och (ii) vi använder ett regionförslag nätverk för att lära sig vilka regioner som bör slås samman för att bilda den slutliga globala deskriptorn. Vi visar att användningen av rena träningsdata är nyckeln till framgång för vår strategi. I detta syfte utnyttjar vi en storskalig men bullrig datauppsättning och utvecklar en automatisk rengöringsmetod. Den föreslagna arkitekturen ger en global bildrepresentation i ett enda framåtpass. Vårt tillvägagångssätt överträffar betydligt tidigare tillvägagångssätt baserat på globala deskriptorer på standarddatauppsättningar. Den överträffar till och med de flesta tidigare verk som bygger på kostsam lokal deskriptorindexering och rumslig verifiering. Vi tänker släppa vår förtränade modell.
I litteraturen Ref föreslogs en ny metod för bildsökning.
Deep Image Retrieval: Learning global representations for image search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}