Dec, 2014

深度卷积神经网络的视觉实例检索

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TL;DR本文研究使用卷积网络所提供的图像表示在视觉实例检索任务中的可用性，并通过利用多尺度图像特征提取方案，特别地，通过将几何不变性纳入到明确的位置、尺度和空间一致性中的方法来提取来自于该网络的局部特征，实验结果表明，如果对其进行适当提取，那么通用卷积网络图像表示法可优于其他先进方法。
convolutional networksvisual instance retrievallocal featuresgeometric invarianceimage representations
发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络在视觉实例检索中的最佳实践是什么？

    本文对多种因素对卷积神经网络（CNN）提取的特征代表性的影响进行了全面评估，提出了一种新的多尺度图像特征表示方法来有效编码图像，并在可视化目标检索的四个典型数据集上表现出了优异的性能。

    Nov, 2016

  • 深度卷积网络在文件图像分类和检索中的评估

    本文提出了一种利用深度卷积神经网络学习特征进行文档图像分类和检索的最新技术，证实与手工制作的替代方法相比，能够更好地学习抽象特征，且具有压缩鲁棒性和跨领域迁移性，并在新的 IIT-CDIP 数据集中提供了 400,000 个文档图像用于深度学习。

    Feb, 2015

  • 利用深度网络中的本地特征进行图像检索

    本文研究采用卷积神经网络在图像检索中的应用，通过提取不同层的卷积特征，使用 VLAD 编码转化为一个单一向量，探讨不同层和规模在特征处理中的影响，发现较低的层次和更精细的尺度能够更好地提升图像检索的准确度，同时对比了其他方法，最终取得了业界领先的成果。

    Apr, 2015

  • 深度神经网络在图像实例检索中的压缩

    本文主要研究如何通过量化、编码、剪枝和权值共享等技术减小深度神经网络模型的规模，以解决基于卷积神经网络的全局图像描述符在图像实例检索任务上面临的储存问题，研究结果表明，最小化模型大小能够在不影响检索结果的情况下减小两个数量级的规模。

    Jan, 2017

  • 用于视觉实例搜索的类加权卷积特征

    本文提出了一种基于目标图像预测的语义信息的局部感知编码方法，在图像检索中使用卷积神经网络和类激活图进行无监督重排和目标检测，证明了其在 Oxford5k 和 Paris6k 等公共数据集上的优越性能。

    Jul, 2017

  • 深度图像检索：学习全局图像表示以用于图像搜索

    本文提出了一种新方法进行实例级别的图像检索，通过聚合多个基于区域的描述符为每个图像生成全局紧凑的固定长度表示，该方法基于一个特定图像检索任务训练的深度架构，利用排序框架来学习卷积和投影权重，并采用区域建议网络来学习应汇集哪些区域以形成最终的全局描述符。

    Apr, 2016

  • 图像检索的基于选择性深度卷积特征

    本文提出了一种新颖的框架用于图像检索，通过采用各种掩码方案从卷积特征中选择代表性的子集来解决爆炸性问题，并采用最新的嵌入和聚合方法进一步提高特征可区分性，从而达到了最先进的检索准确度。

    Jul, 2017

  • 细节之魔归来：深入探究卷积神经网络

    本文通过严格的评估探索了不同的深度学习架构，比较它们在公共领域的性能，并识别和披露了重要的实现细节，同时指出了 CNN 基础表示的几个有用属性，包括输出层维度可以显著降低而不会对性能产生不利影响，以及深浅层方法可以成功共享的方面。

    May, 2014

  • 图像检索的深度视觉表示端到端学习

    本文针对深度学习在实例级图像检索方面表现不佳的问题，提出了基于大规模嘈杂地标数据集的清洗方法、改进的 R-MAC 描述符、基于三元组损失的孪生网络，并在 Oxford 5k、Paris 6k 和 Holidays 数据集上，分别报告了 94.7，96.6 和 94.8 的平均精度，并通过产品量化处理可以实现图像表示的高度压缩。

    Oct, 2016

  • 基于卷积神经网络的稳健视觉跟踪

    本文提出了一种新的基于卷积神经网络的目标跟踪方法，使用简单的两层卷积神经网络进行在线适应学习，能够生成鲁棒性较强的目标表示，并在 CVPR2013 数据集上的 50 个挑战性视频中表现优异。

    Jan, 2015