Matlab代码实现：基于MatconvNet的图像检索系统

资源摘要信息:"使用MatconvNet和预训练的ImageNet进行图像检索的文章中，提到了构建CBIR检索对比框架的重要性。CBIR，即基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval），是一种利用图像本身的内容和特征来检索相似图像的技术，它不同于传统的基于文本标注的图像检索方法。在这篇文章中，作者强调了几种CBIR中常用的技术，包括Fisher Vector、VLAD（Vector of Locally Aggregated Descriptors）、FC（Fully Connected layer）、RMAC（Regional Maximum Activation of Convolutions）和CROW（Context-aware Regional Descriptor）。 Fisher Vector是利用高斯混合模型来编码图像特征的方法，它能够提供图像特征的均值和协方差，从而对特征进行精确的描述。VLAD是另一种用于图像检索的描述符聚合技术，它通过聚合同一图像特征的局部描述符来构建全局描述符，从而提高检索的准确性。FC通常是指神经网络中的全连接层，通过全连接层可以从卷积层提取的特征中学习到图像的整体模式。RMAC是一种卷积神经网络的区域激活方法，它通过对网络不同区域的最大激活值进行编码来表达图像内容。CROW是一种上下文感知的区域描述符，它考虑了图像中各区域之间的关系，并通过一种新颖的方式来编码图像的上下文信息。 文章中还提及了MatconvNet，这是Matlab环境下一个基于CNN的深度学习工具箱，能够方便地设计和训练深度卷积网络。MatconvNet支持各种深度学习网络结构，并且能够轻松地与Matlab其他工具箱整合使用，为图像检索提供了一个强大的平台。 2017年10月8日的更新中，作者构建了CBIR检索对比框架，并引入了上述提到的多种技术。在2017年8月15日的更新中，作者又增加了Python版本，这使得更多使用Python的开发者也能够利用MatconvNet进行图像检索的研究。2015年12月31日，作者更新了文章，加入了对MatConvNet最新版1.0-beta17的支持，并指明了获取预训练模型的官方网站。后续的更新日期如2015年10月20日、2015年9月24日和2015年6月29日，文章作者对MatConvNet的支持版本进行了更新和调整，确保了代码与最新版本的MatconvNet兼容。 系统开源标签意味着该项目的所有源代码均是开放的，可以被自由地获取和使用。这种做法有利于社区合作，促进了技术的快速迭代和创新。同时，对于研究者和开发者来说，开源的项目可以提供透明的学习和开发环境，有助于他们更好地理解算法的实现细节，并在此基础上进行改进和扩展。 最后，压缩包子文件的文件名称列表中的“CNN-for-Image-Retrieval-master”表明该项目的源代码文件被压缩成一个压缩包，而“master”可能指的是代码的主分支或主要版本，用户可以通过下载该压缩包来获取整个项目的所有源代码文件。"