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AMES: 面向实例级检索的不对称和内存高效相似性估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于Transformer架构的模型，用于实例级图像检索的重新排序。该模型在1KB内限制内存使用，并通过较少的描述符对数据库图像进行表示，提高性能而不增加内存消耗。在标准基准测试中，该方法优于手工制作和学习模型，并显著减少了内存占用。
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关键要点
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本研究提出了一种基于Transformer架构的模型，用于实例级图像检索的重新排序。
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模型旨在将内存使用限制在每张图像1KB以内。
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该模型能够估计图像之间的相似性，并捕捉图像内部和图像之间的交互。
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通过使用较少的描述符对数据库图像进行表示，模型提高了性能而不增加内存消耗。
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在标准基准测试中，该方法优于手工制作和学习模型。
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与当前最先进的方法相比，该方法不仅性能优越，而且显著减少了内存占用。
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