Google 地标检索 2020 竞赛第二名方案
计算机视觉与模式识别
2022-10-05 v1
摘要
本文介绍了 Google Landmark Retrieval Competition 2020 的第二名方案。我们提出了一种无需后处理（如局部特征与空间验证）的地标检索全局特征模型训练方法。我们的检索方法在本次竞赛中包含两部分。该训练方案主要包括通过增大 arcmargin 损失的间隔值以及逐步增大图像分辨率进行训练。模型由 PaddlePaddle 框架和 Pytorch 框架训练，随后转换为 tensorflow 2.2。使用该方法，我们获得了 0.40176 的公共分数与 0.36278 的私有分数，并在 Google Landmark Retrieval Competition 2020 中取得第二名。
引用
@article{arxiv.2210.01624,
title = {2nd Place Solution to Google Landmark Retrieval 2020},
author = {Min Yang and Cheng Cui and Xuetong Xue and Hui Ren and Kai Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.01624},
year = {2022}
}