BriefGPT - AI 论文速递
·
全球特征对于图像检索和重排是必需的
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文介绍了一种高效的端到端管道，用于大规模地标识别和检索。作者提出了两种特别适用于大规模地标识别的架构：深度正交融合的全局和局部特征模型（DOLG）和一种新的混合Swin变换器。作者讨论了如何使用逐步方法高效地训练这两种架构，并提供了一个具有动态边缘的子中心Arcface损失。此外，作者还详细阐述了一种新的判别式重新排名方法用于图像检索。作者通过赢得Google Landmark竞赛2021的识别和检索赛道证明了该方法的卓越性能。
🎯
关键要点
-
提出了一种高效的端到端管道，用于大规模地标识别和检索。
-
介绍了两种适用于大规模地标识别的架构：深度正交融合的全局和局部特征模型（DOLG）和混合Swin变换器。
-
讨论了如何使用逐步方法高效地训练这两种架构。
-
提供了具有动态边缘的子中心Arcface损失。
-
详细阐述了一种新的判别式重新排名方法用于图像检索。
-
通过赢得Google Landmark竞赛2021的识别和检索赛道证明了方法的卓越性能。
➡️
