这个项目会逐渐合并到cnn-cbir-benchmark
开始整理这两三年自己在image retrieval的一些资料，方便来年的毕业设计。
| 单词数目 | SIFT or rootSIFT | 空间校正与否 | 重排数目 | 检索精度mAP | 查询时间(55张)(s) |
|---|---|---|---|---|---|
| 100k | rootSIFT | 否 | - | 62.46% | 5.429707 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 20 | 66.42% | 20.853832 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 30 | 68.25% | 21.673585 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 40 | 69.27% | 23.300404 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 50 | 69.83% | 23.719468 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 100 | 72.48% | 24.180888 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 200 | 75.56% | 31.165427 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 500 | 78.85% | 46.064313 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 1000 | 79.93% | 70.192928 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 2000 | 80.75% | 110.999173 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 3000 | 80.92% | 145.799017 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 4000 | 80.97% | 176.786657 |
| 100k | rootSIFT | 是 | 5063 | 80.96% | 207.201570 |
| 单词数目 | SIFT or rootSIFT | 空间校正与否 | 重排数目 | 检索精度mAP | 查询时间(55张)(s) |
|---|---|---|---|---|---|
| 500k | rootSIFT | 否 | - | 74.82% | 5.345534 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 20 | 77.77% | 21.646773 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 30 | 79.06% | 21.615220 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 40 | 79.86% | 23.453462 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 50 | 80.54% | 23.588034 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 100 | 82.18% | 24.942057 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 200 | 83.35% | 30.585792 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 500 | 84.89% | 41.023239 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 1000 | 85.52% | 54.836481 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 2000 | 85.73% | 67.173112 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 3000 | 85.77% | 80.634803 |
| 500k | rootSIFT | 是 | 5063 | 85.76% | 103.606303 |
| 单词数目 | SIFT or rootSIFT | 空间校正与否 | 重排数目 | 检索精度mAP | 查询时间(55张)(s) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1m | rootSIFT | 否 | - | 77.64% | 5.513093 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 20 | 80.00% | 18.864077 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 30 | 80.81% | 18.948402 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 40 | 81.44% | 21.543470 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 50 | 82.02% | 23.290658 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 100 | 83.32% | 25.396074 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 200 | 84.47% | 31.414361 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 500 | 85.25% | 39.314887 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 1000 | 85.51% | 46.913126 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 2000 | 85.55% | 58.102913 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 3000 | 85.55% | 68.756579 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 4000 | 85.55% | 77.051332 |
| 1m | rootSIFT | 是 | 5063 | 85.55% | 85.428169 |
查询时间：查询时间是单词查询的结果，并没有进行多次查询进行平均，此外查询时间是查询和计算mAP时间的总和。
MSER得到椭圆区域后，再结合SIFT，可以剔除掉很多没用的点，VLFeat中的MESR例子见这里。此外MSER还可以用于文本区域筛选中，具体可以看这个Robust Text Detection in Natural Scenes and Web Images。概念与作用相关词：漫水填充法、显著性。
SIFT on GPU (SiftGPU), works for nVidia, ATI and Intel cards.
| 单词数目 | 128 to 64 | 检索精度mAP |
|---|---|---|
| 256 | 是 | 42.70% |
| 512 | 是 | 52.27% |
| 1024 | 是 | 56.26% |
| 2048 | 是 | 58.68% |
| 4096 | 是 | 62.37% |
| 8192 | 是 | 65.43% |
| 10000 | 是 | 66.88% |
| 20000 | 是 | 69.61% |
- Fisher Vector 512个单词，128降维到64，oxford buiding上mAP为52.27%；L2归一化中如果不采用max的方式，mAP为43.43%。
- Fisher Vector 1024个单词，128降维到64，oxford buiding上mAP为56.26%；L2归一化中如果不采用max的方式，mAP为47.06%。