文件名称:
通过多模式超图学习进行基于内容的地标搜索
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文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-05
详细说明：尽管基于内容的地标图像搜索近来受到了广泛关注并成为一个非常活跃的领域，但它仍然是一个具有挑战性的问题。 在各种原因中，高度多样化的视觉内容是最重要的原因。 通常，对于相同的地标，可以从不同的来源找到具有广泛视觉外观的图像，并且不同的地标可以共享非常相似的图像集。 结果，仅基于单一类型的视觉特征就很难准确地估计地标之间的相似性。 而且，地标图像之间的关系可能非常复杂，如何开发有效的建模方案来表征关联仍然是一个悬而未决的问题。 出于这些关注的考虑，我们提出了多峰超图（MMHG）来表征地标图像之间的复杂关联。 在MMHG中，将图像建模为独立的顶点，并且超边包含对应于特定视图的多个顶点。 首先基于不同的视觉形态独立地构造多个超图，以从不同方面描述隐藏的高阶关系。 然后，将它们集成在一起，以包含来自不同来源的判别信息。 我们还提出了一种新颖的基于内容的基于MMHG的基于视觉的地标搜索系统，以促进有效的搜索。 与现有方法不同，我们设计了一个统一的计算模块来支持特定于查询的组合权重学习。 在大规模测试集中进行的广泛实验研究证明了我们的方案相对于最新方法的有效性。
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