本文提出了一种通过两阶段鉴别性重新排列解决数据集多样性问题的大规模地标图像检索的有效流程，该方法基于使用余弦 softmax 损失训练的卷积神经网络嵌入特征空间中的图像，通过 $k$ 最近邻搜索和软投票对检索结果进行排序，然后通过从未通过图像相似性检索的数据集中添加附加样本的方式进行插入，以克服检索图像的低视觉多样性。经过深入的实验结果表明，所提出的方法在挑战性的 Google Landmarks 数据集上明显优于现有的方法。

Mar, 2020

探讨如何在全自动化的情况下，通过图片聚类，用户提供的标签以及建立高效的识别索引，对地标建筑和物体进行识别。通过对 500k 张巴黎图片数据集的分析，我们评估了不同的识别结果和方法的系统性能，以及他们对建筑、绘画或雕塑等不同类型的查询所产生的影响。

Sep, 2014

该论文探讨了图像检索的基本问题，提出了一种基于数据清洗和度量学习模型的解决方案，并采用一种名为 Corner-Cutmix 的数据增强方法，提高了模型识别多尺度和被遮挡地标图像的能力。

Aug, 2020

本研究提出了两种技术来改善局部标记数据集中的地标定位。第一种技术是顺序多任务，利用分类或回归任务的类标签引导未标记数据的局部标记定位。第二种是基于无监督学习的方法，通过模型预测图片上的等变地标来提高地标定位，本文在两个玩具数据集和四个实际数据集上进行实验，包括手和脸部， 并在只有 5％标记图像的条件下，跑过了之前在 AFLW 数据集上的最新 state-of-the-art 算法。

Sep, 2017

本文介绍了一种将大规模地标场景的神经表示与描述场景中的语义区域的文本相连接的本地化系统，通过利用最先进的视觉 - 语言模型以及适用于理解地标场景语义的改进，提供语义导航和细粒度理解的语义接口。

Feb, 2024

本文提出一种基于深度学习的新型概率模型，解决人脸关键点检测中存在的语义模糊问题，并提出了全局热力图校正单元进行精确定位，并通过图像和视频数据库的实验证明本文方法能够显著提高人脸关键点检测的精确性。

Mar, 2019

本文提出了一种深度结构化面部标记检测方法，该方法使用深度卷积网络和条件随机场相结合，能够在面部标记检测上取得比现有技术更卓越的性能，特别是在包含大姿态和遮挡等具有挑战性的数据集上具备更好的泛化性能。

Oct, 2020

通过利用 Transformer 架构和自适应查询提示组件 (AQP)，我们提出了一个通用模型用于多领域地标检测，并采用轻量级的 MLD 解码器和 AQP 实现了在多个指标上的最优表现。

Apr, 2024

smlyaka 团队基于深度卷积神经网络与度量学习构建了一个鲁棒的人工智能系统，这个系统在 Google Landmarks-v2 数据集噪声和多样性较高的情况下表现出更好的识别和检索效果，其包括自动数据清理系统和提高数据区分度的再排序方法，并在 Google Landmark Retrieval 2019 挑战赛中获得了第一名，并在 Kaggle 的 Google Landmark Recognition 2019 挑战赛中位列第三。

Jun, 2019

我们提出了一种高效的端到端管道，用于大规模地标识别和检索，演示如何结合和增强最近图像检索研究中的概念并介绍两种特别适用于大规模地标识别的架构：深度正交融合的全局和局部特征模型（DOLG）使用 EfficientNet 骨干和一种新的混合 Swin 变换器，讨论了如何使用逐步方法高效地训练两种架构，并提供了一个具有动态边缘的子中心 Arcface 损失，此外还详细阐述了一种新的判别式重新排名方法用于图像检索，我们的方法通过赢得 Google Landmark 竞赛 2021 的识别和检索赛道证明了其卓越性。

Oct, 2021