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面向可扩展图像检索的语义树索引零拍学习( Zero-Shot Learning to Index on Semantic Trees for Scalable Image Retrieval )
S Kan Y Cen Y Cen M Vladimir Z He
在本研究中,我们提出了一种新的方法,称为零拍学习以索引语义树(LTI-ST),用于有效的图像索引和可缩放的图像检索。该方法利用训练图像中的二叉语义树来学习建模视觉表征之间的内在关联结构,该二叉语义树可以有效地转换到未知类的新测试图像中。基于预测相关结构,我们构造了一个有效的测试图像集索引方案。与现有的图像索引方法不同,我们提出的LTI-ST方法具有以下两个独特的特点。首先,它不需要分析查询数据库中的测试图像来构造索引结构。取而代之的是,由从训练集学习的网络直接预测。这种零次发射能力对于灵活、分布式和可扩展的大规模图像索引和检索服务的实现和部署至关重要。第二,与现有的基于距离的索引方法不同,我们的索引结构是使用LTI-ST深度神经网络在层次语义树上进行二进制编码和解码的。我们在基准数据集和烧蚀研究上的大量实验结果表明,所提出的LTI-ST方法比现有的指数方法性能好得多,同时提供了上述新的性能,这在实践中是非常需要的。
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