摘要
随着数字技术的发展,各领域产生并共享了大量的视觉内容。如何搜索到所需要的图像成为一个挑战,特别是在数据库中搜索相似的内容,即基于内容的图像检索(CBIR),是一个由来已久的研究领域,实时检索需要更高效、更准确的方法。人工智能在基于内容的检索方面取得了进展,极大地促进了智能搜索的进程。文中,回顾了最近基于深度学习算法和技术开发的CBIR工作;介绍了常用基准和评估方法;指出面临的挑战,并提出有希望的未来方向。文中关注使用深度学习进行图像检索,并根据深度网络结构、深度特征、特征增强方法和网络微调策略的类型组织最先进的方法。文中调查考虑了各种最新方法,旨在展示基于实例的CBIR领域的全局视图。
出处
《电脑知识与技术》
2022年第10期84-86,共3页
Computer Knowledge and Technology
基金
江西省自然科学基金(面上项目,20202BAB202017,面向监控视频的高效行为检测方法研究)资助。
