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基于Faster RCNNH的多任务分层图像检索技术
被引量：
9
1
作者
何霞
汤一平
+2 位作者
王丽冉
陈朋
袁公萍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第3期303-313,共11页
针对已有的以图搜图技术中自动化和智能化水平低、缺乏深度学习、难以获取精确的检索结果、检索技术存储空间消耗大、检索速度慢且难以满足大数据时代的图像检索需求等问题,提出了一种基于Faster RCNNH(Faster RCNN Hash)的多任务分层...
针对已有的以图搜图技术中自动化和智能化水平低、缺乏深度学习、难以获取精确的检索结果、检索技术存储空间消耗大、检索速度慢且难以满足大数据时代的图像检索需求等问题,提出了一种基于Faster RCNNH(Faster RCNN Hash)的多任务分层图像检索方法。首先利用选择性检索网络在特征图上进行逻辑回归,得到图像中各感兴趣区域的概率向量,在此基础上结合紧凑量化网络对其进行编码,得到图像紧凑量化哈希码;其次利用再次筛选网络获取各感兴趣区域中响应最大的区域感知语义特征;接着针对每个感兴趣区域,基于量化哈希h矩阵的精检索策略来对图像进行快速比对;最后选出与查询图像中的对应感兴趣区域最相似的图像。提出的多任务学习方法不仅能同时得到图像紧凑量化哈希码和区域感知语义特征,还能有效去除图像背景和其他对象信息的干扰。实验结果表明:所提方法能实现端到端的训练,自动选出更高质量的感兴趣区域特征,提高了大规模图像检索的自动化和智能化水平,其检索精度(0.9478)与检索速度(0.306s)均明显优于现有的大规模图像检索技术。
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关键词
深度哈希算法
大规模图像检索
多任务
深度
学习
感兴趣区域
哈希
码
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题名
基于Faster RCNNH的多任务分层图像检索技术
被引量：
9
1
作者
何霞
汤一平
王丽冉
陈朋
袁公萍
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第3期303-313,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61070134
61379078)资助
文摘
针对已有的以图搜图技术中自动化和智能化水平低、缺乏深度学习、难以获取精确的检索结果、检索技术存储空间消耗大、检索速度慢且难以满足大数据时代的图像检索需求等问题,提出了一种基于Faster RCNNH(Faster RCNN Hash)的多任务分层图像检索方法。首先利用选择性检索网络在特征图上进行逻辑回归,得到图像中各感兴趣区域的概率向量,在此基础上结合紧凑量化网络对其进行编码,得到图像紧凑量化哈希码;其次利用再次筛选网络获取各感兴趣区域中响应最大的区域感知语义特征;接着针对每个感兴趣区域,基于量化哈希h矩阵的精检索策略来对图像进行快速比对;最后选出与查询图像中的对应感兴趣区域最相似的图像。提出的多任务学习方法不仅能同时得到图像紧凑量化哈希码和区域感知语义特征,还能有效去除图像背景和其他对象信息的干扰。实验结果表明:所提方法能实现端到端的训练,自动选出更高质量的感兴趣区域特征,提高了大规模图像检索的自动化和智能化水平,其检索精度(0.9478)与检索速度(0.306s)均明显优于现有的大规模图像检索技术。
关键词
深度哈希算法
大规模图像检索
多任务
深度
学习
感兴趣区域
哈希
码
Keywords
Deep hash algorithm
Large-scale image retrieval
Multitask deep learning
Region of interest
Hash code
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Faster RCNNH的多任务分层图像检索技术
何霞
汤一平
王丽冉
陈朋
袁公萍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
9
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