找了一下CVPR 2014关于Image and Video Retrieval的文章,列在下面:

Oral:Triangulation embedding and democratic aggregation for image search   ,Jegou 

Jegou依然在填BOW模型的坑,在encoding和aggregation两方面做改进。

Poster:Bayes Merging of Multiple Vocabularies for Scalable Image Retrieval

主要是针对同一训练集训练出的多个码书如何融合在一起能提高效率。问题的分析感觉还是比较合理的(由于特征的overlap使得性能没有发挥最大作用。)

Poster:Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate Image Retrieval  

Poster:Locality in Generic Instance Search from One Example

作者是参加Trecvid Ins竞赛的。现在只能看到摘要,通过摘要以及从ins2013的notepaper的简介上来看,和老师年初建议我做的事情惊人相似。Pdf还没发布,等着看。五颗星。

Poster:Asymmetric sparse kernel approximations for large-scale visual search

Poster:Visual Semantic Search: Retrieving Videos via Complex Textual Queries    , Lin Dahua

Poster:Adaptive Object Retrieval with Kernel Reconstructive Hashing

Poster:Fisher and VLAD with FLAIR  , Koen

Poster:Learning Fine-grained Image Similarity with DeepRanking

深度学习用上了,最后的学习采用了Learn to Rank的那思想。感觉这个方向是对的。不过数据集是自己收集的,汗。它的目标和检索还是有稍微的不同吧。

Poster:Congruency-Based Reranking

from: http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/23039357

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