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基于多中心卷积特征加权的图像检索方法
朱杰, 张俊三, 吴树芳, 董宇坤, 吕琳
计算机应用
2018, 38 (10):
2778-2781.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018041100
深度卷积特征能够为图像内容描述提供丰富的语义信息，为了在图像表示中突出对象内容，结合激活映射中较大响应值与对象区域的关系，提出基于多中心卷积特征加权的图像表示方法。首先，通过预训练深度模型提取出图像卷积特征；其次，通过不同通道特征映射求和得到激活映射，并将激活映射中有较大响应值的位置认为是对象的中心；再次，将中心数量作为尺度，结合激活映射中不同位置与中心的距离为对应位置的描述子加权；最后，合并不同中心数量下的图像特征，生成图像表示用于图像检索。与池化卷积（SPoC）算法和跨维度（CroW）算法相比，所提方法能够为图像表示提供尺度信息的同时突出对象内容，并在Holiday、Oxford和Paris图像集中取得了良好的检索结果。
参考文献 |
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多维度评价
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