The performance of instance search depends heavily on the ability to locate
and describe a wide variety of object instances in a video/image collection.
Due to the lack of proper mechanism in locating instances a
通过注意力模型对局部卷积特征进行加权,提出了一种基于局部卷积特征包(BLCF)的检索框架,该框架利用人类视觉注意模型(显着性)构建了高效的图像表示。该方法在实例搜索任务中取得了比先前状态的最优性能的显著提高,并在 Oxford 和 Paris 基准测试上提供了与使用现成表示方法的更复杂方法相似的性能。