本研究提出了一种多分支检索方法，结合全局和局部描述符，以提升大规模数据处理能力。通过引入SIFT特征和GPU Faiss进行局部检索，展示了全局与局部特征的互补优势。同时，研究探讨了基于注意力机制的记忆模块和Reranking Transformers模型，以提高图像匹配的准确性和效率。