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J-GLOBAL ID：201802234323825862   整理番号：18A1324591

画像検索のための多領域交差加重重合深度畳込み特徴【JST・京大機械翻訳】

Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval Using Multi-regional Cross Weighting

著者 (3件)： Dong Rongsheng (桂林電子科技大学广西云計算与大数据協同創新中心 桂林 541004;桂林電子科技大学广西可信軟件重点実験室 桂林 541004;桂林電子科技大学广西高校云計算与復雑系統重点実験室 桂林 541004) ,  Cheng Deqiang (桂林電子科技大学广西云計算与大数据協同創新中心 桂林 541004) ,  Li Fengying (桂林電子科技大学广西可信軟件重点実験室 桂林 541004)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 30  号： 4  ページ： 658-665  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画像特徴と集合符号化に依存する「グラフ検索グラフ」の検索精度が低い問題に対して、多領域の交差加重重合深度畳込み特徴記述アルゴリズムであるRCroWを提案した。最初に,ターゲット領域の高い活性化応答特性を用いて,ターゲット輪郭の位置をマークし,畳み込み特徴マップとターゲット輪郭マスクグラフを,空間重み行列を生成するために使用した。次に,多重領域戦略を導入して,空間重み行列を多重領域交差重み行列に変換した。Oxford5k,Paris6kおよびHolidaysの3つのデータセットについて実験を行った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 符号化 ,  画像特性 ,  応答特性 ,  *画像検索 ,  *重合 ,  グラフ ,  多重化 ,  アルゴリズム ,  *畳込み
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  検索精度 ,  *加重 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： convolutional neural networks ,  cross-weighted ,  feature extraction

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 画像検索 ,  交差 ,  加重 ,  重合 ,  深度 ,  畳込み