《表2 N=25时不同D的图像检索平均精确率》

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《联合加权聚合深度卷积特征的图像检索方法》

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由表1可以看出，在Oxford5k和Paris6k数据集上，使用本文聚合方法将图像的全局特征向量经过PCA降维到D=4 096，当N≤25时，随着N的增加，两个数据集的图像检索平均精确率均大体呈现递增趋势；当N≥25时，随着N的增加，两个数据集的图像检索平均精确率均大体呈现递减趋势；当N=25时，本文方法在两个数据集上的图像检索平均精确率均达到最高。可以看出，本文方法即使在N较小的情况下依然能够得到较好的检索结果，考虑到内存占用和计算消耗问题，最终选择N=25。表2给出了N=25时选择不同D的图像检索的平均精确率。