qq_37933128的博客

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随着Internet上图像的增长，开发了许多哈希方法来处理大规模图像检索任务。散列方法将数据从高维映射到紧凑代码，因此它们可以有效地处理复杂的图像特征。但是，哈希的量化过程导致不可避免的信息丢失。 结果，用生成的二进制代码来测量图像之间的相似度是一个挑战。 最新作品通常专注于同时学习深度特征和哈希函数，以保持图像之间的相似性，而相似性指标是固定的。在本文中，我们提出了一种秩嵌入哈希（ReHash）算法，该算法将排名列表与监督哈希的反馈一起自动优化。具体来说，ReHash在端到端模型中共同训练度量学习和哈希码

（2） 在图像表示学习分支（红色框架）中，输入是具有可信或不可信相似性的图像对。（3） 在视觉相关嵌入学习分支（橙色框架）中，M表示从目标数据集中采样的图像数量，R1到RM表示对应于采样图像的高维特征向量，E13到EM3表示对应于R1到RM的视觉水平相似性嵌入。接下来，我们使用深度图嵌入方法，即SDNE[25]，将ui编码到嵌入Ei0中，并获得{Ei0}Ni=1的子集{Ei0}Mi=1，以计算MV，其中{Ei0}Mi=1通过随机抽样获得，但最好是以等于伪标签数量的量，并覆盖目标数据集中的所有类别。

Towards Optimal Fine Grained Retrieval via Decorrelated Centralized Losswith Normalize-Scale layer Xiawu Zheng1 , Rongrong Ji1∗ , Xiaoshuai Sun1 , Baochang Zhang2 , Yongjian Wu3 , Feiyue Huang 31 Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cit

知识图谱（Knowledge Graph）最先由谷歌公司提出，其开发了基于知识图谱的项目，其将知识图谱应用在语义搜索方面，通过构建起来的知识图谱可以精准的搜索出需要的信息。谷歌给予的定义为：知识图谱是谷歌用于增强其搜索引擎功能的辅助知识库，总的来讲，知识图谱就是以结构化的信息通过图结构进行关联起来的一个知识库，而基于深度学习的知识图谱的构建是将某一领域的数据信息通过深度学习算法构建“实体——关系——实体”的三元组模型，并将其存储在图结构数据库中。...

图像平均检索精度（mean average precision,mAP）F-Score-对于precision和recall都有较高的要求。Precision表示所有预测为正的样本中，真实正样本所占的比例。图像检索精度（average precision,AP）调节β值可以控制Precision和Recall的权重。Recall表示所有的正样本中，预测为正的样本的比例。如预测为狗的图像中，确实为狗的比例，β1，Recall更重要；...

这是在将原点从坐标0更新为选定的锚点之后解决的，该强调真正的相关图像在原始特征空间（在初始检索阶段）和局部残差特征空间（在重排阶段）中都应具有更高的相似性评分。，代表细粒度的局部特征分布。在原始特征空间中识别出的分散注意力的错误实例在查询中显示出相似的外观，但是ground truth的数据库图像具有很大的视图变换。然后，在第3.2节中讨论我们的方法中的邻域和锚点的定义。在所示的情况下，查询和最近的橙色点λ1之间的距离（夹角）被放大为λ1'，而在λ2和λ2'之间仅观察到细微的变化，表示查询和最远的蓝点。..

它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法可以看作是欧氏距离的一种修正，修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。当求距离的时候，由于随机向量的每个分量之间量级不一样，比如说x1可能取值范围只有零点几，而x2有可能时而是2000，时而是3000，因此两个变量的离散度具有很大差异。以克（g）为单位测量人的体重，数据分布比较分散，即方差大，而以厘米为单位来测量人的身高，数据分布就相对集中，方差小。如上图，看左下方的图，比较中间那个绿色的和另外一个绿色的距离，以及中间绿色到蓝色的距离。...

余弦相似度通过测量两个向量内积空间的余弦值来度量它们之间的相似性，尤其适用于任何维度的向量比较中，因此属于高维空间应用较多的机器学习算法。通常来说，数字图像包含的特征码较多，而这些特征组就属于高维空间，这正是余弦相似度算法应用的范围，算法将每个图像的特征组转化为高维空间的向量，,x1n)和b(x21,x22,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦。选择与样本向量的余弦相似度最接近1的图像为该类别图像。计算这些代表每个图像特征的向量的内积空间的夹角余弦值，从而度量图像之间的相似性。...

尽管不同的鸟类具有相同的基本组成部分，但不同的鸟类在形状和外观上可能会发生很大的变化（例如：考虑鹈鹕与麻雀之间的差异）同时，即使是专业观鸟者，其他成对的鸟类几乎在视觉上也无法区分（例如，许多麻雀在视觉上都是相似的）。诸如局部定位和属性之类的注释为新的研究机会打开了大门，但与对象类标签相比，它们还受到更大程度的注释错误和用户主观性的影响。现有的大多数用于基于属性的识别的数据集都不包含定位信息， 这是研究基于属性的识别的一个困难，因为视觉属性通常自然地与特定的部位或对象相关联（例如，蓝腹或锥形喙）。......

数据集包含196中汽车类型的图像，16185张不同型号的汽车图片，其中8144张为训练集，8041张为测试集。每个类别的图像相当，其中分类基于汽车品牌、车型和年份，例如：2012特斯拉Model S、2012 BMW M3 coupe。下载网址：https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html。假设训练预测和测试预测是相同的格式，那么你在训练预测时使用这种函数，在评估服务器下测试预测应该有很好的结果。测试集图片下载：car_test.gz。...

Caltech-UCSD Birds-200-2011（CUB-200-2011）是CUB-200数据集的扩展版本，每个类的图像数量大约增加了一倍，并带有新的局部位置注释。5. train_test_split.txt：记录数据集的训练集和测试集划分，格式为 3. image_class_labels.txt：包含每张图片对应的类别序号，格式为 包含200个类别的所有鸟类数据集。......

亚马逊土耳其机器人（Amazon Mechanical Turk）是一个Web服务应用程序接口（API），开发商通过它可以将人的智能整合到远程过程调用（RPC）。土耳其机器人（Mechanical Turk）这个名字是从18世纪的一个国际象棋游戏机器人得来的，这个机器人在欧洲参观并与名人比赛下象棋，其中包括拿破仑和本•富兰克林。亚马逊（Amazon）选择土耳其机器人（Mechanical Turk）这个名字来命名他们的网络服务，是因为人类的智慧隐藏在最终用户，这样服务看起来就像是自动进行的。...

2.“国际计算机视觉大会”（Internationnal Conference on Computer Vision，简称ICCV）1.“国际计算机视觉和模式识别大会”（Computer Vsion and Pattern Recognition，简称CVPR）3.“欧洲计算机视觉大会”（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）其中CVPR每年一届，ICCV 和ECCV 两年一届交替举办。...