Frågeexpansion är en populär metod för att förbättra kvaliteten på bildsökning med både konventionella och CNN representationer. Den har hittills begränsats till global bildlikhet. Detta arbete fokuserar på diffusion, en mekanism som fångar bildgrenröret i funktionsutrymmet. Spridningen görs på deskriptorer för överlappande bildregioner snarare än på en global bilddeskriptor som i tidigare synsätt. Ett effektivt off-line-steg möjliggör en valfri minskning av antalet lagrade regioner. I on-line skedet, den föreslagna hanteringen av osynliga frågor i indexeringsfasen tar bort ytterligare beräkning för att justera de förhandsuträknade data. Vi utför diffusion genom en gles linjär systemlösare, vilket ger praktiska frågetider långt under en sekund. Experimentellt observerar vi en betydande ökning av prestandan för bildsökning med kompakta CNN-deskriptorer på standardriktmärken, särskilt när frågeobjektet bara täcker en liten del av bilden. Små föremål har varit ett vanligt felfall av CNN-baserad hämtning.
Iscen m.fl. REF genomförde diffusionen genom en gles linjär systemlösare på deskriptorer av lokala bildregioner för att förfina rankningspoängen för bildsökning.
Efficient Diffusion on Region Manifolds: Recovering Small Objects with Compact CNN Representations
{'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']}