22、多深度学习模型在图像检索问题中的性能分析

多深度学习模型在图像检索问题中的性能分析

在当今数字化时代，数字图像呈指数级增长，这对传统的图像检索框架构成了巨大挑战。浅层机器学习算法由于低层次和高层次特征之间的语义差距，导致图像检索性能下降。因此，深度学习成为解决这一问题的可能途径。

1. 图像检索的重要性与挑战

图像在商业、教育、医学、农业技术、遥感、多媒体以及犯罪预防等众多数字和新兴领域中都起着至关重要的作用。这些领域与视觉数据的持续交互产生了海量的图像，形成了庞大的图像数据库。如果能够有效地检查这些数据，将揭示出有价值的信息，有助于更好地进行研究和实验。然而，从可用数据源中准确找到相关图像是一项艰巨的任务。人们通常知道自己需要的信息，但却难以以有条理的方式获取。因此，引入强大、结构化且高效的机制来提取相关信息至关重要。

相似性图像检索是指从大量数字图像数据库中浏览、搜索和检索与查询图像（QI）相似的图像的过程。早期的研究人员采用手动使用关键词标注图像并通过文本搜索进行图像检索的方法，这种基于标注的传统系统被称为基于文本的图像检索（TBIR）。但手动标注存在劳动强度大、耗时、成本高且不适合处理大型数据库等问题。同时，现有的图像分类和检索系统在处理相关图像时面临挑战，因为它们的技术主要基于文件名搜索，而非图像的内部内容。因此，基于内容的图像检索（CBIR）应运而生，它通过分析图像的视觉内容，如颜色、纹理、形状等来寻找最佳结果。

2. 相关工作

2.1 文献综述

近年来，基于深度学习的相似图像检索研究受到了广泛关注，但仍存在一些不足之处。许多研究人员采用了不同的方法进行相似图像检索，例如：
- Kumar等人提出使用预训练的DarkNet - 19