提升图像检索精度的层次多维VLAD方法

0 下载量 85 浏览量 更新于2024-08-30 收藏 779KB PDF 举报
本文主要探讨了一种名为"HierarchicalMulti-VLAD"的新型图像检索方法,针对有效图像检索中构建区分度高的特征描述器这一关键问题。Vector of Locally Aggregated Descriptors (VLAD) 是当前最先进的全局描述符,它通过将局部特征(如SIFT)进行量化,用一个视觉词汇(通常为64到512个聚类中心)进行编码,然后对每个聚类中心的量化特征残差求和并拼接成一个全局向量。这种描述符方法在提高搜索精度方面表现出色,但随着词汇表规模的增大(从几百到几万),计算成本也随之显著增加,尤其在采用平面量化时。 HierarchicalMulti-VLAD旨在解决这个问题,提出了一种层次化的策略。它通过将原始的扁平量化过程分解为多级层次,每一级使用较小的词汇表进行局部处理,然后再逐步合并。这样做的好处在于能够保持较高的搜索精度,同时降低计算复杂度。具体来说,该方法可能包含以下几个关键步骤: 1. **分层结构**:将原始图像划分为多个区域或层次,每个层次使用一个相对较小的视觉词汇进行局部特征量化。 2. **局部VLAD**:对每个子区域或层次应用传统的VLAD方法,生成各自的特征向量。 3. **层次融合**:将每个层次的VLAD向量逐级合并,可能是通过加权平均或者深度学习模型(如卷积神经网络)进行特征融合。 4. **计算效率**:由于减少了每个层次的词汇表大小,整体计算需求明显减少,提高了实时性。 5. **性能提升**:通过层次结构,HierarchicalMulti-VLAD能够在保持一定程度的描述符精确度的同时,优化了内存和计算资源的使用。 作者Yitong Wang、Ling-Yu Duan、Jie Lin和Zhe Wang等人来自北京大学和上海合作创新中心,以及新加坡信息通信研究院,他们共同研究并提出了这项创新的图像检索技术。他们的研究邮件地址供读者进一步交流和联系。 总结来说,HierarchicalMulti-VLAD是一种具有高效性和准确性结合的图像检索方法,对于需要在大规模数据和实时性之间找到平衡的场景具有实用价值。未来的研究可能围绕如何进一步优化层次划分策略、改进融合机制,以及探索与其他深度学习架构的集成来提升性能。