資料介紹
針對計算視覺領(lǐng)域圖像實例檢索的問題,提出了一種基于深度卷積特征顯著性引導(dǎo)的語義區(qū)域加權(quán)聚合方法。該算法首先提取深度卷積網(wǎng)絡(luò)全卷積層后的張量作為深度特征,并利用逆文檔頻率方法加權(quán)深度特征得到特征顯著圖,然后將其作為約束,引導(dǎo)深度特征通道重要性排序以提取不同特殊語義區(qū)域深度特征,排除背景和噪聲信息的干擾。最后使用全局平均池化進行特征聚合,并利用主成分分析降維白化得到圖像的全局特征表示,以進行距離度量檢索。實驗結(jié)果表明,所提算法提取的圖像特征向量語義信息更豐富、辨識力更強,在四個標(biāo)準的數(shù)據(jù)庫上與當(dāng)前主流算法相比準確率更高,魯棒性更好。
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