基于目標(biāo)區(qū)域的圖像檢索技術(shù)研究的中期報(bào)告一、研究背景和意義圖像檢索技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向之一，其應(yīng)用廣泛，尤其是在人們需要在海量圖片中快速查找特定目標(biāo)時(shí)發(fā)揮著重要作用，因此也被稱(chēng)為“海量圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵技術(shù)”之一。現(xiàn)今，傳統(tǒng)的圖像檢索方法主要基于手工設(shè)計(jì)的特征，且其魯棒性差，能力有限，難以勝任真實(shí)場(chǎng)景的復(fù)雜圖像檢索任務(wù)。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索技術(shù)獲得了廣大學(xué)者和工程師的關(guān)注，其在諸多具體任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。目標(biāo)檢索技術(shù)是圖像檢索技術(shù)中的一種應(yīng)用場(chǎng)景，指在一個(gè)已知的目標(biāo)區(qū)域中查找與其相似的圖像。目標(biāo)區(qū)域可能是由用戶手動(dòng)標(biāo)注或者通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法自動(dòng)獲取，其范圍通常在整幅圖像中占比較小的面積。本次研究旨在探究基于目標(biāo)區(qū)域的圖像檢索技術(shù)，旨在提升圖像檢索的性能和魯棒性，使得圖像檢索技術(shù)真正落地，為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景提供有效的解決方案。二、研究?jī)?nèi)容和進(jìn)展1.目標(biāo)區(qū)域的提取方法研究本研究通過(guò)對(duì)多種現(xiàn)有目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了比較，選取了一種良好的目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv5，該算法具有高速高效的優(yōu)點(diǎn)，在多種數(shù)據(jù)集上達(dá)到了優(yōu)異的檢測(cè)結(jié)果，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)提供基礎(chǔ)。在目標(biāo)檢測(cè)后，我們進(jìn)一步對(duì)提取目標(biāo)區(qū)域的方法進(jìn)行了研究，通過(guò)比較傳統(tǒng)的基于邊界框的提取方法和最近的自注意力機(jī)制提取方法，發(fā)現(xiàn)自注意力機(jī)制提取方法可以更好地定位目標(biāo)區(qū)域。2.特征提取方法研究在目標(biāo)區(qū)域的提取后，我們需要對(duì)該區(qū)域進(jìn)行特征提取，并將其轉(zhuǎn)換為可描述的向量表示。本研究基于深度學(xué)習(xí)，選擇了Flow-basedConvolutionalNeuralNetwork(F-CNN)進(jìn)行特征提取。F-CNN采用流式處理的方式，在不同尺度和不同深度網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)多個(gè)并行的流，通過(guò)交叉熵?fù)p失來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，從而得到了具有可解釋性的特征表示。3.相似度匹配方法研究我們需要通過(guò)計(jì)算兩個(gè)圖像之間的相似度來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像檢索。目前常用的相似度匹配方法有L2距離和余弦相似度方法，本研究選擇使用余弦相似度方法。4.數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)本研究選擇了COCO2017和Flickr8k數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，其中COCO2017包含了超過(guò)2萬(wàn)張圖像，F(xiàn)lickr8k包含了8,000張圖像。通過(guò)在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)，我們驗(yàn)證了所提出的基于目標(biāo)區(qū)域的圖像檢索技術(shù)的有效性。三、研究展望本研究基于目標(biāo)區(qū)域的圖像檢索技術(shù)在實(shí)驗(yàn)中獲得了良好的表現(xiàn)，未來(lái)研究方向包括但不限于以下幾個(gè)方面：1.進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)目標(biāo)區(qū)域的提取方法，提高目標(biāo)區(qū)域的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。2.探索不同的特征提取方法，并評(píng)估其在基于目標(biāo)區(qū)域的圖像檢索任務(wù)上的效果。3.將所得到的基于目標(biāo)區(qū)域的圖像檢索技術(shù)推廣到更多場(chǎng)景中，如視頻檢索等。4.進(jìn)一步對(duì)算法可解釋性開(kāi)展深入研究，增加算法的可解釋性和可解釋性。目前，基于目標(biāo)區(qū)域的圖像檢索技術(shù)仍然是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)和機(jī)遇