基于卷积特征聚合的细粒度图像检索方法

Fine-grained image retrieval method based on convolution feature aggregation
苟光磊
朱东旭
杨雨
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054

摘要

针对卷积神经网络(CNN)全连接层得到的是图像类别的全局语义信息,无法有效抑制背景噪声以及表示图像局部的细节信息,导致细粒度图像检索任务中负样本靠前的问题,提出了一种选择性加权来聚合卷积特征并利用k相互最近邻(k-reciprocal nearest neighbor,k-RNN)重排的图像检索方法。该方法主要是通过提取并筛选CNN最后一层特征来聚合形成单维全局特征向量,再引入k相互最近邻算法对检索出的结果进行重排。在细粒度基准数据集CUB-200-2011、室内场景数据集Indoor和普通类别数据集Caltech-101进行验证评估。实验结果表明该方法能够有效改善检索出负样本靠前的问题,相比SCDA方法,该方法检索精度及召回率有显著提升。

基金项目

重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0144)
重庆理工大学研究生创新计划资助项目(clgycx20202089)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.07.0322
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1259-1264
文章编号: 1001-3695(2022)04-051-1259-06

发布历史

[2021-10-29] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版

引用本文

苟光磊, 朱东旭, 杨雨. 基于卷积特征聚合的细粒度图像检索方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1259-1264. (Gou Guanglei, Zhu Dongxu, Yang Yu. Fine-grained image retrieval method based on convolution feature aggregation [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1259-1264. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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