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基于深度学习的视觉特征在图像检索中的应用
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基于深度学习的视觉特征在图像检索中的应用
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-8页
一、绪论
第8-14页
· 选题背景与意义
第8-9页
· 国内外研究现状
第9-10页
· 基于图文关系的检索
第9页
· 基于视觉内容的检索
第9-10页
· 基于图文关系与视觉内容结合的检索
第10页
· 研究方法及创新之处
第10-11页
· 研究方法
第10-11页
· 创新之处
第11页
· 论文组织结构
第11-14页
二、图像检索中的机器学习原理
第14-30页
· 基于深度学习的视觉特征
第14-20页
· 神经网络简述
第15-18页
· 生成深度学习视觉特征的网络结构
第18-19页
· 特征描述
第19-20页
· 图像检索的整体架构和流程
第20-24页
· 图像检索的整体架构简述
第20-21页
· 图像检索的流程
第21-22页
· LTR模型概述
第22-24页
· GBrank排序模型
第24-27页
· 函数化的梯度下降
第24-25页
· 利用相对关联判定排序
第25-27页
· 本章小结
第27-30页
三、视觉相似度特征的生成与应用
第30-42页
· 视觉相似度特征
第30-34页
· 基于深度学习的视觉特征量化形式
第30-31页
· 视觉相似度计算
第31-32页
· 视觉特征的稀疏矩阵优化方案
第32-34页
· 视觉相似度特征的架构基础
第34-38页
· 整体架构
第34-35页
· 技术点实现原理
第35-36页
· 策略算法实现
第36-38页
· 视觉相似度特征在实际检索中的应用及效果
第38-40页
· 检索中的实际应用
第38-39页
· 检索效果的提升
第39-40页
· 本章小结
第40-42页
四、基于深度学习的视觉特征的在图像检索中的其他应用
第42-50页
· 视觉相似反馈Outlier策略
第42-45页
· 具体算法步骤
第42-45页
· 效果展示
第45页
· 基于CDNN网络的视觉文本特征深度学习
第45-48页
· 基本思想
第45-47页
· 效果提升
第47-48页
· 本章小结
第48-50页
五、总结与展望
第50-52页
· 全文总结
第50页
· 研究展望
第50-52页
参考文献
第52-55页
致谢
第55-56页
本篇论文共
56
页,
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