基于深度学习的图像检索

分成三个部分：特征提取、索引、评估。

 主要基于两个部分：

• 图片特征的表达能力
• 近似最近邻的查找

图像检索pipeline：

1. 提取query图像特征

2. 提取gallery图像特征

3. 特征相似度匹配

4. 输出k张最相似的gallery图像

数据集分析：每个类别的文件分布，分辨率分布。

分辨率杂乱：照片的像素都不同 

分成三个部分：

train 训练图片

gallery 目标图片

query 查找的图片

目录：

1. 基本：基于直方图、基于phash（指纹信息）

2. 基于HoG特征

3. 基于SVM（or 神经网络）

4. 对音频、视频的检索