基于Transformer的图像检索算法：Vision Transformer for Image Retrieval 题目描述 图像检索任务旨在从大规模图库中快速准确地找到与查询图像最相似的内容。传统方法依赖手工特征，而基于CNN的检索方法受限于局部感受野。本题目探讨如何利用Vision Transformer的全局注意力机制提升图像检索性能，重点解决特征表达、相似度度量和检索效率三个核心问题。 解题过程 问题建模 将图像检索建模为特征嵌入学习问题：通过学习映射函数f: I→R^d，将图像嵌入到d维特征空间 核心思想：在嵌入空间中，语义相似的图像距离更近，使用余弦距离或L2距离度量相似度 关键挑战：如何学习具有强判别力的特征表示，并处理类内差异和类间相似性 Vision Transformer特征提取 图像分块处理：将输入图像分割为N个16×16像素的patch，通过线性投影得到patch embedding 位置编码：添加可学习的位置编码保持空间信息：E = [ e_ cls; e_ 1; e_ 2; ...; e_ N] + [ p_ cls; p_ 1; p_ 2; ...; p_ N ] Transformer编码器：通过L层多头自注意力机制（MSA）和前馈网络（FFN）提取特征： z' l = MSA(LN(z {l-1})) + z_ {l-1} z_ l = FFN(LN(z'_ l)) + z'_ l [ CLS]令牌利用：使用预训练ViT中[ CLS ]令牌的输出作为全局图像特征表示 检索特征增强 多粒度特征融合：除[ CLS ]令牌外，融合中间层patch令牌特征，捕获多尺度信息 注意力池化：对patch令牌加权求和，权重由自注意力得分决定： f = ∑_ {i=1}^N α_ i · z_ i^L，其中α_ i = softmax(W_ a z_ i^L) 局部特征增强：提取最后几层中具有高响应度的patch特征作为局部描述符 特征归一化与降维 L2归一化：对特征向量进行L2归一化：f̂ = f/‖f‖₂，使相似度计算等同于余弦相似度 主成分分析（PCA）：对特征进行降维处理，减少存储和计算开销 白化处理：应用PCA白化进一步提升特征的判别能力 相似度度量与检索 距离度量选择：使用余弦距离或欧氏距离计算查询图像与图库图像的相似度 倒排索引：对高维特征建立倒排索引结构，加速最近邻搜索 重排序机制：初步检索后，使用空间验证或几何验证对top-K结果进行重排序 损失函数设计 三元组损失：拉近锚点与正样本距离，推远锚点与负样本距离： L_ tri = max(0, d(a,p) - d(a,n) + margin) 对比损失：直接优化正负样本对关系： L_ cont = -log[ exp(sim(a,p)/τ) / (exp(sim(a,p)/τ) + ∑exp(sim(a,n)/τ)) ] ArcFace损失：在分类层加入角度间隔，增强特征判别性 训练策略优化 难例挖掘：重点关注难以区分的三元组，提升模型判别能力 渐进式训练：先在粗粒度数据集上预训练，再在细粒度数据集上微调 多尺度增强：训练时使用随机尺寸裁剪，测试时多尺度特征融合 效率优化技术 特征二值化：将浮点特征量化为二进制码，大幅减少存储和计算成本 哈希学习：学习紧凑的二进制哈希码，支持汉明距离快速计算 图库预处理：离线提取并索引所有图库图像特征，在线仅需处理查询图像 该方案通过Transformer的全局建模能力获得判别性特征，结合精心设计的损失函数和检索优化策略，在保持检索效率的同时显著提升了检索准确率。