Введение
Глава 1. Построение дескрипторов изображений с помощью глубоких нейронных сетей 15
1.1 Обзор существующих методов построения дескрипторов изображений 16
1.2 Извлечение дескрипторов с полносвязных слоев нейросети
1.2.1 Использование предобученной нейросети 17
1.2.2 Дообучение нейросетевых дескрипторов 20
1.2.3 Сжатие нейросетевых дескрипторов 25
1.2.4 Выводы о нейросетевых дескрипторах с полносвязных слоев 27
1.3 Извлечение дескрипторов со сверточных слоев нейросети 28
1.3.1 Агрегация глубоких локальных дескрипторов 28
1.3.2 Эксперименты 35
1.3.3 Заключение 41
Глава 2. Компактное кодирование дескрипторов 43
2.1 Обзор методов сжатия дескрипторов изображений 44
2.2 Аддитивная квантизация
2.2.1 Модель аддитивной квантизации 45
2.2.2 Эксперименты 53
2.2.3 Выводы о модели Аддитивной квантизации 61
2.3 Древесная квантизация 62
2.3.1 Модель Древесной квантизации 64
2.3.2 Эксперименты 74
2.3.3 Выводы о модели Древесной квантизации 79
2.3.4 Заключение 79
Глава 3. Эффективный поиск ближайших соседей
3.1 Обзор существующих методов крупномасшабного поиска ближайших соседей 80
3.2 Инвертированный мультииндекс
3.2.1 Описание модели инвертированного мультииндекса 85
3.2.2 Приближенный поиск ближайшего соседа на основе инвертированного мультииндекса 91
3.2.3 Эксперименты 94
3.2.4 Выводы о модели инвертированного мультииндекса 110
3.3 Неортогональный инвертированный мультииндекс 112
3.3.1 Описание модели неортогонального инвертированного мультииндекса 113
3.3.2 Эксперименты 121
3.3.3 Выводы о модели неортогонального инвертированного мультииндекса 126
3.3.4 Заключение 126
Заключение 128
Список литературы 131
