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Multi-View Product Image Search with Deep ConvNets Representations

机译：多视图产品图像搜索与深句容表示

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Multi-view product image queries can improve retrieval performance over single view queries significantly. In this paper, we investigated the performance of deep convolutional neural networks (ConvNets) on multi-view product image search. First, we trained a VGG-like network to learn deep ConvNets representations of product images. Then, we computed the deep ConvNets representations of database and query images and performed single view queries, and multi-view queries using several early and late fusion approaches.
机译：多视图产品图像查询可以显着提高单视图查询的检索性能。 在本文中，我们调查了深度卷积神经网络（CoundNets）对多视图产品图像搜索的表现。 首先，我们培训了类似VGG的网络来学习产品图像的深度哀悼表示。 然后，我们计算了数据库和查询图像的深句容表示，并执行单个视图查询，并使用几种早期和后期融合方法进行多视图查询。

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