CVPR14与图像视频检索相关的论文
2014-06-14 15:47
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找了一下CVPR 2014关于Image and Video Retrieval的文章,列在下面:
Oral:Triangulation embedding and democratic aggregation for image search ,Jegou
Jegou依然在填BOW模型的坑,在encoding和aggregation两方面做改进。
Poster:Bayes Merging of Multiple Vocabularies for Scalable Image Retrieval
主要是针对同一训练集训练出的多个码书如何融合在一起能提高效率。问题的分析感觉还是比较合理的(由于特征的overlap使得性能没有发挥最大作用。)
Poster:Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate Image Retrieval
和上一篇是一个作者了。不过觉得这篇就比较简答了,讲白了就是两个特征(灰度SIFT和颜色)形成一个二维的倒排索引(注意不是级联)。颜色特征的提取是在SIFT提取的点上。不过最大的优点就是在Holidays等一些库上形成了新的state-of-the-art。
Poster:Locality in Generic Instance Search from One Example
Poster:Asymmetric sparse kernel approximations for large-scale visual search
Poster:Visual Semantic Search: Retrieving Videos via Complex Textual Queries , Lin Dahua
Poster:Adaptive Object Retrieval with Kernel Reconstructive Hashing
Poster:Fisher and VLAD with FLAIR , Koen
Poster:Learning Fine-grained Image Similarity with DeepRanking
Poster:Congruency-Based Reranking
等文章出了一定要抓紧时间看。
Oral:Triangulation embedding and democratic aggregation for image search ,Jegou
Jegou依然在填BOW模型的坑,在encoding和aggregation两方面做改进。
Poster:Bayes Merging of Multiple Vocabularies for Scalable Image Retrieval
主要是针对同一训练集训练出的多个码书如何融合在一起能提高效率。问题的分析感觉还是比较合理的(由于特征的overlap使得性能没有发挥最大作用。)
Poster:Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate Image Retrieval
和上一篇是一个作者了。不过觉得这篇就比较简答了,讲白了就是两个特征(灰度SIFT和颜色)形成一个二维的倒排索引(注意不是级联)。颜色特征的提取是在SIFT提取的点上。不过最大的优点就是在Holidays等一些库上形成了新的state-of-the-art。
Poster:Locality in Generic Instance Search from One Example
Poster:Asymmetric sparse kernel approximations for large-scale visual search
Poster:Visual Semantic Search: Retrieving Videos via Complex Textual Queries , Lin Dahua
Poster:Adaptive Object Retrieval with Kernel Reconstructive Hashing
Poster:Fisher and VLAD with FLAIR , Koen
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Poster:Congruency-Based Reranking
等文章出了一定要抓紧时间看。
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