面向近重复文本图像检索的三分支孪生网络

许柏祥; 刘丽; 邱桃荣

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面向近重复文本图像检索的三分支孪生网络

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针对传统近重复文本图像检索方法需人工事先确定近重复文本图像之间存在的变换类型,易受到人主观性影响这一问题,提出一个面向近重复文本图像检索的三分支孪生网络,能自动学习图像之间存在的各种变换。该网络输入为三元组,包括查询图像、查询图像的近重复图像以及其非近重复图像,训练时采用三元损失使得查询图像和近重复图像之间的距离小于查询图像与非近重复图像之间的距离。提出的方法在两个数据集上的mAP(mean average precision)分别达到98.76%和96.50%,优于目前已有方法。

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来源
《智能系统学报》 |2022年第3期|515-522|共8页
作者
许柏祥; 刘丽; 邱桃荣;
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作者单位

南昌大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
近重复文本图像; 图像检索; 三分支孪生网络; 三元损失函数; 图像变换; 三元组; 特征提取; 鲁棒性;

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