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赵俊杰

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：四川大学计算机学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇特征提取
  • 1篇图像
  • 1篇图像检索
  • 1篇网络
  • 1篇卷积
  • 1篇卷积神经网络

机构

  • 1篇四川大学

作者

  • 1篇郑兴
  • 1篇赵俊杰

传媒

  • 1篇现代计算机（...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
图像检索中的特征表示方法研究被引量：1
2017年
研究用于检索的单幅图像的两种特征表示方法,第一种是基于SIFT等传统手工特征点的表示方法;第二种是基于卷积神经网络的特征表示方法。采用Caffe Net和VGG-M两个预训练模型,分别提取它们全连接层和卷积层的输出作为图像的特征。实验表明,对于预训练的模型,最后一层卷积的特征对于检索的效果要好于全连接层的特征。
赵俊杰郑兴
关键词：特征提取图像检索卷积神经网络
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共1页<1>
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