图像检索一些概念

Shiny__duoduo 2016-10-12 11:10:39

请问各位大神，图像检索中的ranking framework 是什么意思？

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本文介绍渐进式曲线表示与基于概念的图像检索技术。前者通过曲线分解、度量排序和高效数据结构实现细节保留的简化表示；后者提出结合信息内容与距离的语义相似度方法，解决传统关键词检索的术语不匹配问题。两者在图形设计、医学影像等领域具广泛应用，并可融合用于艺术创作等场景。

本文介绍超越词袋模型的概念检测和使用VLAD进行大规模图像检索的方法。前者在不同数据集实验，证明多元高斯模型在图像检索和概念检测任务中表现更好；后者解决传统方法可扩展性等问题。还给出实际应用建议，展望技术融合、应用拓展和算法优化方向。

博客介绍了实例级别检索与类级别检索的区别，类级别检索在数据库中可能有多个匹配的正确图像，而实例级别检索只有一个。以找特定描述的金发女郎为例，说明实例级别检索更细粒度，需要更详细的视觉和文本特征。

本文提出了一种基于DeeplabV3的语义图像检索方法，通过考虑概念共现和概念内部变异，实现了高效数据库组织和对上下文多样性的适应。实验结果在PASCALVOC2012和SUN09数据集上验证了方法的有效性。

本文概要介绍了图像检索的基本概念、关键技术及其应用，包括基于文本与内容的图像检索、图像特征层次、距离公式、检索系统性能评价指标等核心内容。同时，提供了丰富的学习资源，如顶级会议、期刊、相关资料等，旨在帮助读者全面了解图像检索领域的现状与未来方向。

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