Content-based image retrieval with compact deep convolutional features

摘要 現有的基於內容的檢索過程中，大部分模型通常使用單一的CNN架構來提取特徵，這樣就對識別圖像局部特徵所有限制。首先，本文中提出一種新型的雙線性的CNN架構，使用兩個並行的CNN作爲特徵提取器。卷積層直接用於提取不同位置和不同尺度的特徵（先pre-trained，後fine-tuned）。此外，提出一種有效的雙線性根池化（bilinear root pooling）應用到低維池化層從而減少特徵維

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