無監(jiān)督隨機優(yōu)化乘積量化圖像檢索模型

摘要： 隨著互聯(lián)網(wǎng)圖像的增多，線性復(fù)雜度的最近鄰圖像檢索已很難滿足大規(guī)模圖像檢索的性能需求.為了在大規(guī)模圖像檢索任務(wù)下保證精度的同時減少檢索的時間，提出一種基于乘積量化的近似最近鄰圖像檢索模型.首先通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初步提取圖像特征.然后通過卷積注意力模塊對特征進行處理得到增強后的圖像特征.接著根據(jù)圖像本身的語義結(jié)構(gòu)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，再通過訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像的語義特征，并使用隨機...