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利用图像的空间相对特征进行细粒度草图检索
1
作者
周健
周向东
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第6期249-257,289,共10页
细粒度草图检索(Fine-Grained Sketch-Based Image Retrieval,FG-SBIR)旨在以手绘草图作为查询样例进行图像数据的实例级检索。由于草图有偏移扭曲等问题难以在图像空间上与真实图像对齐,提出一种新的基于空间相对注意力(Spatial Relati...
细粒度草图检索(Fine-Grained Sketch-Based Image Retrieval,FG-SBIR)旨在以手绘草图作为查询样例进行图像数据的实例级检索。由于草图有偏移扭曲等问题难以在图像空间上与真实图像对齐,提出一种新的基于空间相对注意力(Spatial Relative Attention,SRA)模型的草图检索方法:使用坐标图提取空间感知特征,基于相对自注意力机制提取空间相对关系。同时引入对比损失NT-Xent以获取更强的特征表示。在两个公开数据集上的实验表明,该方法在检索准确率上超过了多个最新的细粒度草图检索方法。
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关键词
草图检索
空间感知特征
相对自注意力
对比损失
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职称材料
题名
利用图像的空间相对特征进行细粒度草图检索
1
作者
周健
周向东
机构
复旦大学计算机科学技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第6期249-257,289,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1402600)。
文摘
细粒度草图检索(Fine-Grained Sketch-Based Image Retrieval,FG-SBIR)旨在以手绘草图作为查询样例进行图像数据的实例级检索。由于草图有偏移扭曲等问题难以在图像空间上与真实图像对齐,提出一种新的基于空间相对注意力(Spatial Relative Attention,SRA)模型的草图检索方法:使用坐标图提取空间感知特征,基于相对自注意力机制提取空间相对关系。同时引入对比损失NT-Xent以获取更强的特征表示。在两个公开数据集上的实验表明,该方法在检索准确率上超过了多个最新的细粒度草图检索方法。
关键词
草图检索
空间感知特征
相对自注意力
对比损失
Keywords
Sketch-based image retrieval
Spatial-aware feature
Relative self-attention
Contrastive loss
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用图像的空间相对特征进行细粒度草图检索
周健
周向东
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
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