基于局部特征强化和重排序的图像检索方法、介质及设备

本发明公开一种基于局部特征强化和重排序的图像检索方法、介质及设备。本发明构建特征提取模型，通过引入一种局部特征强化编码器，提取了特征图中感兴趣区域的局部几何结构信息，使感兴趣区域中的特征得到更高的权重，降低非重要区域对全局特征的干扰，使得编码器更能准确提取图像中的重要内容。本发明引入一种特征融合模块，通过特征融合得到兼顾局部和全局的融合特征图。加入重排序技术，使模型可以根据图像库的信息更新查询图像和图像库图像的特征向量，使查询图像特征向量与图像库特征向量更为适配，提升了检索结果的准确率。本发明在ROxford5K数据集、RParis6K数据集和Revisitop1m数据集上进行了训练及评估，相较于以往方法，本发明有更好的效果。