Domain adaptive image retrieval includes single-domain retrieval and cross-domain retrieval. Most of the existing image retrieval methods only focus on single-domain retrieval, which assumes that the distributions of retrieval databases and queries are similar. However, in practical application, the discrepancies between retrieval databases often taken in ideal illumination/pose/background/camera conditions and queries usually obtained in uncontrolled conditions are very large. In this paper, considering the practical application, we focus on challenging cross-domain retrieval. To address the problem, we propose an effective method named Probability Weighted Compact Feature Learning (PWCF), which provides inter-domain correlation guidance to promote cross-domain retrieval accuracy and learns a series of compact binary codes to improve the retrieval speed. First, we derive our loss function through the Maximum A Posteriori Estimation (MAP): Bayesian Perspective (BP) induced focal-triplet loss, BP induced quantization loss and BP induced classification loss. Second, we propose a common manifold structure between domains to explore the potential correlation across domains. Considering the original feature representation is biased due to the inter-domain discrepancy, the manifold structure is difficult to be constructed. Therefore, we propose a new feature named Histogram Feature of Neighbors (HFON) from the sample statistics perspective. Extensive experiments on various benchmark databases validate that our method outperforms many state-of-the-art image retrieval methods for domain adaptive image retrieval. The source code is available at https://github.com/fuxianghuang1/PWCF


翻译:用于适应的图像检索,包括单域检索和跨域检索。大多数现有图像检索方法仅侧重于单域检索,而单域检索方法则假定检索数据库和查询的分布相似。然而,在实际应用中,在理想照明/应用/背景/相机条件和通常在不受控制的条件下获取的查询中,检索数据库之间的差异很大。在本文中,考虑到实际应用,我们侧重于挑战跨域检索。为了解决这个问题,我们建议了一种有效的方法,名为 " 概率 WeightfouComme Eformative " (PWCF),该方法提供内部相关指导,以促进跨域检索数据库和查询的分布相近。然而,在实际应用中,检索数据库通常在理想的照明/定位/定位/背景/背景中,检索数据库之间的差异很大。首先,我们通过 " 最大后级感感动感动感动感动感动感动感动感动(MAP:BAyeesian 透视(BBP) 引出焦点-三纹损失,BP引导的夸度损失和BP 分类损失。第二,我们提出一个共同的源系统结构结构,以探索跨域内的潜在相关关联。考虑到原始地路路段检索精确检索准确准确精确度精确度精确度精确度精确度精确度的模型,我们所建的图像结构,我们所建的图图图外的图图图图图图外的模型的模型的模型是不同的结构。

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从20世纪70年代开始,有关图像检索的研究就已开始,当时主要是基于文本的图像检索技术(Text-based Image Retrieval,简称TBIR),利用文本描述的方式描述图像的特征,如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后,出现了对图像的内容语义,如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术,即基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)技术。CBIR属于基于内容检索(Content-based Retrieval,简称CBR)的一种,CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。

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