一种基于自注意力机制加权的细粒度图像检索方法

摘要

本发明涉及图像检索和计算机视觉技术领域，一种基于视觉注意力机制加权的细粒度图像检索方法。本发明的方法包括：图像预处理，将图像的最长边长度设置500像素；特征提取，将图像输入卷积神经网络后，选择最后一个卷积层的特征输出；目标特征选择，先对局部激活图进行优化处理，再根据激活图结果选择局部特征向量，从而实现了更加精确的目标特征选择；特征加权聚合，评估每个特征的重要程度，使得加权后的细粒度局部特征在池化聚合时仍然能够得以体现，从而提升细粒度检索的精度；进行图像检索，计算查询图像与数据库图像的特性向量之间的余弦相似度。其图像特征提取及编码细节图如图1所示。该方法能够实现细粒度图像的检索，提高检索的准确度。