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。