[1]Chen T, Cheng M M, Shamir A, et al. Sketch2Photo: internet image montage[C]// ACM SIGGRAPH Asia. ACM, 2009:124.
基于检索的方法融合图像,但检索的内容是label,在网络中检索。
[2]Y. Cao, C. Wang, L. Zhang, L. Zhang, "Edgel index for large-scale sketch-based image search", Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), pp. 761-768, Jun. 2011.
同样基于检索的方式,但检索基于的内容是sketch.
IEEE Access
通过从数据集中搜索得到各部分内容,最终融合。与程明明老师方案相似。
————Wang J, Zhao Y, Qi Q, et al. MindCamera: Interactive Sketch-Based Image Retrieval and Synthesis[J]. IEEE Access, 2018, 6(99):3765-3773.
how to retrieval the right photo, CVPR 2017
在这个领域的工作主要集中在为草图和自然图像提取代表性和共享的特性。利用三个卷积神经网络来编码徒手画、自然图像,尤其是辅助素描标记,作为桥梁来减轻素描图像的几何变形。属于跨域检索.
网络架构
网络架构ICCV 2017 Deep Spatial-Semantic Attention for Fine-Grained Sketch-Based Image Retrieval