基于深度卷积网络的特征融合图像检索方法

来源 :山西大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：akuan

【摘要】

：

近些年基于内容的图像检索方法在计算机视觉领域取得了突破性的进展,这些成就均归功于深度卷积网络强大的非线性拟合能力。传统的检索方法均使用全连接层的激活值作为图像特征,而该层提取到的向量仅能描述图像整体的轮廓信息,缺乏对局部细节的刻画能力,而卷积层提取到的特征对局部空间纹理有较好的刻画能力。针对该问题,文章提出一种三维特征图的融合算法,每一个特征图都赋予对应的权重,将三维的特征图编码为一维的特征向量用

【作者】

：

杨红菊李尧

【机构】

：

山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学),山西太原030006;山西大学计算机与信息技术学院,山西太原,030006;

【出处】

：

山西大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

：

图像检索深度学习特征融合深度卷积网络

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