一种基于全卷积网络的目标检索方法

摘要

基于预训练卷积神经网络的图像表示已成为一种新的图像检索方法,但这种图像表示方法是对图像整体特征的表示,无法适用于目标仅占被检索图像部分区域的检索,故主要研究将深度全卷积网络应用于实例目标较小、仅占被检索图像部分区域的检索.首先,利用全卷积网络对输入图像大小不受限制的优势,给定被检索图像,经过全卷积网络得到该图像的特征矩阵;其次,给定查询目标图像,利用全卷积神经网络得到目标图像的特征表示;最后,将目标特征与被检索图像的特征矩阵的每一个特征进行相似性比对,得到相似值和匹配最优位置.实验表明,本算法的检索性能优于现有算法.