Informační systém Masarykovy univerzity 

Large-scale Image Retrieval using Neural Net Descriptors

česky | in English

NOVÁK, David, Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Large-scale Image Retrieval using Neural Net Descriptors. In Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. New York, NY, USA: ACM, 2015. s. 1039-1040, 2 s. ISBN 978-1-4503-3621-5. doi:10.1145/2766462.2767868.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Large-scale Image Retrieval using Neural Net Descriptors
Autoři NOVÁK, David (203 Česká republika, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání New York, NY, USA, Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, od s. 1039-1040, 2 s. 2015.
Nakladatel ACM
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek ve sborníku
Obor Informatika
Stát vydavatele Spojené státy americké
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW ACM Portal
Kód RIV RIV/00216224:14330/15:00081693
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-4503-3621-5
Doi http://dx.doi.org/10.1145/2766462.2767868
Klíčová slova anglicky metric indexing; deep convolutional neural network; contentbased image retrieval; k-NN search
Štítky content based image retrieval, DISA
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 4. 2016 21:12.
Anotace
One of current big challenges in computer science is development of data management and retrieval techniques that would keep pace with the evolution of contemporary data and with the growing expectations on data processing. Various digital images became a common part of both public and enterprise data collections and there is a natural requirement that the retrieval should consider more the actual visual content of the image data. In our demonstration, we aim at the task of retrieving images that are visually and semantically similar to a given example image; the system should be able to online evaluate k nearest neighbor queries within a collection containing tens of millions of images. The applicability of such a system would be, for instance, on stock photography sites, in e-shops searching in product photos, or in collections from a constrained Web image search.
Návaznosti
GAP103/10/0886, projekt VaVNázev: Vizuální vyhledávání obrázků na Webu (Akronym: VisualWeb)
Investor: Grantová agentura ČR, Standardní projekty
VytisknoutZobrazeno: 21. 10. 2017 16:09

Relevantní odkazy 


Nahoru | Aktuální datum a čas: 21. 10. 2017 16:09, 42. (sudý) týden

Kontakty: istech(zavináč/atsign)fi(tečka/dot)muni(tečka/dot)cz, studijní odd., správci práv, is-technici, e-technici, IT podpora | Použití cookies | Více o Informačním systému