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CNN vs. SIFT for image retrieval: Alternative or complementary?
Ke Yan
, Yaowei Wang
*
, Dawei Liang, Tiejun Huang, Yonghong Tian
*
此作品的通讯作者
Peking University
Cooperative Medianet Innovation Center
Beijing Institute of Technology
科研成果
:
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会议稿件
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同行评审
69
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 'CNN vs. SIFT for image retrieval: Alternative or complementary?' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Computer Science
Convolutional Neural Network
100%
Image Retrieval
100%
Scale-Invariant Feature Transform
100%
Experimental Result
16%
Deep Convolutional Neural Networks
16%
Image Classification
16%
Object Detection
16%
Art Performance
16%
Image Representation
16%
Representation Model
16%
Earth and Planetary Sciences
State of the Art
100%
Image Classification
50%