传统的图像检索,往往需要针对颜色、纹理、形状等某一个特征进行提取,然后进行特征相似度的计算,再进行检索,或者考虑多个特征,然后给不同特征增加不同的权重。
深度学习的图像检索,则不需要考虑这些,端到端的提取特征,然后进行检索。
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