基于多区域中心加权卷积特征的图像检索

摘要

针对图像特征局部信息描述不足问题,提出一种基于多区域中心加权深度卷积特征提取方法。首先通过卷积神经网络提取输入图像的卷积层激活特征图,然后通过计算不同通道特征图的差异,选择具有区分性的区域特征图,最后通过多区域权重进行加权聚合,生成用于检索图像特征向量。在不同的建筑物数据集进行实验,结果表明检索精度分别提升了1.2%、0.9%。