典型文献
多注意力集成的图像检索
文献摘要：
针对图像检索方法中二阶注意力模块使用全局特征之间的联系所生成的特征存在大量冗余信息,以及集成机制中各分支不能充分训练的问题,提出一种基于多注意力集成的图像检索方法.该方法利用在图像分类任务中表现良好的独立自注意力模块捕捉局部特征之间的联系,生成质量更高的特征以用于图像检索.该方法提出一个多注意力集成框架,在各注意力分支中分别利用独立自注意力模块产生相应的高效图像特征,并通过有效结合产生最终的图像特征.多注意力集成框架利用最终图像特征的排序损失、各注意力分支之间的差异损失及各分支的图像分类损失对模型进行联合训练,使各分支能得到充分训练.在CUB200-2011及CARS196图像检索数据集上的实验表明,所提方法可以有效提高检索精度.
文献关键词：
独立自注意力;注意力集成;图像检索
中图分类号：
作者姓名：
曾爱博;陈优广
作者机构：
华东师范大学 计算机科学与技术学院,上海 200062;华东师范大学 数据科学与工程学院,上海 200062
文献出处：
引用格式：
[1]曾爱博;陈优广-.多注意力集成的图像检索)[J].计算机工程与应用,2022(24):205-211
A类：
注意力集成,独立自注意力,CARS196
B类：
多注意力,图像检索,检索方法,中二,全局特征,所生,冗余信息,集成机制,法利,图像分类,分类任务,自注意力模块,局部特征,一个多,集成框架,图像特征,有效结合,联合训练,CUB200,高检
AB值：
0.225752
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