《表4 注意力模型在不同数据集上的效果》

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《结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索》

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图5是采用本文方法对QMUL-Shoe和QMUL-Chair数据集的手绘图像检索效果。图5（a）是输入的手绘图像，图5（b）是检索出的Top-6自然场景图像，其中红色框中的自然图像为目标图像。根据检索结果发现，用本文方法进行检索，目标图像能在第1幅或第2幅图像中检索出来，能很好地实现根据用户输入的手绘图像进行实例级检索的任务。在检索速度上，检索一次需要大约30 ms，与已有的手绘检索方法的检索速度基本一致。本文方法在提升手绘检索精度的基础上，没有降低检索速度，是可行有效的。