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

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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，点击这进入下载页面。

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