Nov, 2018

基于注意力机制的广义平均池化图像检索

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TL;DR本文介绍了如何通过应用注意机制和广义平均池化将卷积神经网络提取的图像描述符聚合为全局描述符，提高检索结果，并在 ROxford5k 和 RParis6k 这两个检索基准上获得了显着的性能提升。
convolutional neural networksattention mechanismgeneralized mean poolingimage retrievalroxford5k
发现论文，激发创造
  • 使用无人标注的 CNN 图像检索进行微调

    本研究提出了一种基于 3D 模型的卷积神经网络 Fine-Tuning 方法，并使用该方法在 VGG 网络上取得了 Oxford Buildings、Paris、Holidays 数据集上的最新成果，此方法可通过可选的正或负样本增强目标物体检索性能。

    Nov, 2017

  • 深度卷积特征聚合的图像检索

    本文通过对局部卷积神经网络特征进行聚合研究，提出一种基于简单加总池化的高效图像检索方法，取得了显著提升的效果。

    Oct, 2015

  • 使用 CNN 激活的积分最大池化进行特定对象检索

    本文尝试使用基于 CNN 的图像表示来重新设计目标检索流程，首次在 Oxford5k 和 Paris6k 数据集上效果能够与传统方法一较高下。

    Nov, 2015

  • 无参数空间注意力网络用于人员再识别

    本研究提出了一种新的参数 - free 的空间注意力层来建模高层特征之间的空间关系，该层相比于没有该层的模型有显著的性能改进，并在四个基准测试中实现了最先进的结果，其中 Market-1501 的 rank-1 准确度为 94.7％，DukeMTMC-ReID 的 rank-1 准确度为 89.0％，CUHK03-labeled 和 CUHK03-detected 的 rank-1 准确度分别为 74.9％和 69.7％。

    Nov, 2018

  • 图像分类的明确建模注意力图

    本文介绍了一种新的自我注意力模块，使用一种明确建模的注意力映射，利用几何先验来提高图像分类的准确性，实验证明该方法在 ImageNet ILSVRC 中的准确性提升了 2.2%，在参数和计算量分别减少 6.4% 和 6.7% 的情况下，相对于 AA-ResNet152 准确率提高了 0.9%。

    Jun, 2020

  • 关注激活：用于细粒度图像识别的模块化注意机制

    本文提出利用注意力机制在卷积特征激活层面上进行细粒度图像识别，相对于传统方法，在不需要部分标注的情况下使用低层次特征进行输出概率分配，并在 CIFAR-10、Adience gender recognition task、Stanford Dogs 和 UEC-Food100 等数据集上取得了最先进的分类精度。

    Jul, 2019

  • 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

  • 自注意力图池化

    本文提出一种基于自注意力机制的图池化方法，使用图卷积实现自注意力，同时考虑节点特征和图拓扑结构，实验结果表明该方法在基准数据集上具有优异的图分类性能。

    Apr, 2019

  • 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

  • 基于层级注意力融合的地理定位

    该论文提出了一种基于层次化注意力融合网络和多尺度特征的 2D 图像检索方法，通过自监督训练控制特征强调的权重，实现了对地理定位场景的精确定位。实验结果表明，该方法优于现有的最先进方法。

    Feb, 2021