手绘图像检索：Deep Spatial-Semantic Attention for Fine-Grained Sketch-Based Image Retrieval

摘要 文中提出了一种新的FG-SBIR(Fine-Grained Sketch-Based Image Retrieval)模型，虽然其本质上是一个常用的多分枝深度结构，不过相比于其它模型，其有以下特点： 1）在每一个深度神经网络上都添加了注意力模块，因此使其对特征的学习可以更多的关注到显著性区域。 2）通过对一个特征融合的方式将粗糙和细致的语义信息进行了融合。 3）引入了一个基于高阶可学习的能量

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