图像检索硕士

资 源 简 介

图像检索硕士

详 情 说 明

图像检索是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在通过算法在海量图像库中快速定位与查询图像相似的内容。基于卷积神经网络（CNN）的图像检索方法因其出色的特征提取能力成为当前主流技术路线之一。

典型的CNN图像检索系统通常包含三个核心模块：特征提取、特征编码和相似度匹配。在特征提取阶段，预训练的CNN模型（如ResNet、VGG）将输入图像转化为高维特征向量，这些向量能够有效捕捉图像的语义信息。为提升检索效率，通常会截取CNN中间层的输出作为特征，而非直接使用分类层的结果。

特征编码环节负责对原始特征进行压缩和优化，常见方法包括PCA降维或采用注意力机制增强关键特征。最终通过计算特征向量之间的余弦距离或欧式距离实现相似度排序，完成检索任务。

当前研究热点集中在细粒度检索、跨模态检索以及轻量化部署等方向。随着Transformer架构的兴起，结合视觉Transformer（ViT）的检索方法也展现出强大的性能优势。