Convolutional Neural Network (CNN) är en mycket kraftfull metod för att extrahera diskriminerande lokala deskriptorer för eektiv bildsökning. På senare tid har man antagit ne-justerade strategier för att ytterligare förbättra deskriptorernas diskrimineringsförmåga. Med en annan strategi föreslår vi i detta dokument en ny ram för att uppnå konkurrenskraftiga återhämtningsresultat. För det första föreslår vi olika maskeringssystem, nämligen SIFT-mask, SUM-mask och MAX-mask, för att välja en representativ delmängd av lokala konvolutionella funktioner och ta bort ett stort antal överflödiga funktioner. Vi visar att detta på ett effektivt sätt kan ta itu med problemet med sprickbildning och förbättra hämtningsnoggrannheten. För det andra föreslår vi att man ska använda nyligen inbäddade och aggregerade metoder för att ytterligare förbättra särarten. Omfattande experiment visar att vårt föreslagna ramverk uppnår toppmodern hämtningsnoggrannhet.
För att förbättra prestandan för bildsökning, Hoang et al. I REF föreslogs tre maskeringssystem för att välja ut en representativ undergrupp av lokala konvolutionsfunktioner.
Selective Deep Convolutional Features for Image Retrieval
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}