【摘 要】
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随着图像检索技术的不断发展,人们对检索效率的要求越来越高,开始将卷积神经网络(CNN)用于图像检索中.但很多基于CNN的图像检索系统对图像特征表达力不足,缺乏准确率和鲁棒性.因此提出结合注意力卷积神经网络(VGG-NA)的图像检索技术,提高准确率和效率.针对基础模型VGG-16缺少BN层、池化对局部的忽视、改进影响速度等因素,加入BN计算、替换Max-pooling层、减少FC层.并行加入串行注意
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
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随着图像检索技术的不断发展,人们对检索效率的要求越来越高,开始将卷积神经网络(CNN)用于图像检索中.但很多基于CNN的图像检索系统对图像特征表达力不足,缺乏准确率和鲁棒性.因此提出结合注意力卷积神经网络(VGG-NA)的图像检索技术,提高准确率和效率.针对基础模型VGG-16缺少BN层、池化对局部的忽视、改进影响速度等因素,加入BN计算、替换Max-pooling层、减少FC层.并行加入串行注意力模型(CS-Attention)实现对特征向量加权重构,提高检索准确度.通过计算所要检索图像与图像库中
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