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申请/专利权人：南京信息工程大学;南京信息工程大学无锡研究院
摘要：本发明公开了计算机视觉技术领域的一种用于检索的图像向量获取方法，旨在解决现有的图像向量获取方法无法兼顾轻量化、精度要求，且无法学习输入描述符的技术问题。其包括：预先构建混合聚合特征索引图像检索模型，包括空间分割层、卷积层和BOF层，图像数据集输入混合聚合特征索引图像检索模型生成图像向量；在BOF层之前引入空间分割技术以便于分割空间段进行局部特征的提取，BOF层量化输出后，拼接每一个空间段的输出结果获得图像最终的特征向量，有效提高了图像检索的性能并减少网络中的参数数量，保留了图像中特征所携带的空间信息；即不降低图像检索模型精度的情况下提高模型的性能，降低存储开销、计算量和卷积神经网络参数数量。
主权项：1.一种用于检索的图像向量获取方法，其特征是，包括，获取图像数据集；将图像数据集输入预先构建的混合聚合特征索引图像检索模型，输出用于检索的图像向量；其中，所述混合聚合特征索引图像检索模型包括空间分割层、卷积层和BOF层；空间分割层按照不同的空间段分割图像数据集；不同空间段的图像数据集输入卷积层，获取不同空间段的局部特征描述符；将每个局部特征描述符分别输入BOF层，获取对应的BOF层输出；将不同局部特征描述符的BOF层输出累计成直方图向量，根据直方图向量获得最终的图像向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 南京信息工程大学无锡研究院 一种用于检索的图像向量获取方法
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