计算机应用研究

作者：王越芸,黄华,

单位：上海开放大学浦东南校,上海201399；

关键词：图像检索,非对称检索,语义分割,关键点检测,

基金：2024年上海开放大学新进人员科研扶持项目(XJ2404)；；

针对图像检索中全局特征匹配-重排序两级架构存在的计算冗余与可扩展性差问题，提出非对称全局特征检索范式OnlyGlobal。该方法构建离线图库端多模态特征融合与在线查询端轻量处理的协同框架，将传统重排序优势融入离线特征增强，实现精度与效率协同提升。算法核心贡献包括：离线阶段通过多尺度变换与语义分割构建多粒度特征空间；引入关键点热图引导的特征增强机制，强化判别性区域表达；采用自适应聚合生成增强特征，建立维度恒定的非对称匹配模型。实验表明，该方法在保持单阶段架构简洁性的同时，显著优于现有技术。通过去掉在线多尺度处理与重排序计算环节，将查询特征提取效率提升超300%，整体匹配实现数量级加速，为十亿级图像检索的工程部署提供了可行方案。

来源：2026年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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