论文标题：Deep Image Retrieval: A Survey 论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.11282 作者单位：莱顿大学, 鲁汶大学, 国防科大等 21页综述，共计172篇参考文献！本文对基于深度学习的图像检索技术进行全面调研，介绍了CBIR相关的最新算法、insights，还有常用数据集、基准和评估标准！

在数据库中搜索相似的内容，即基于内容的图像检索（CBIR），是一个长期存在的研究领域，并且需要更有效和准确的方法来进行实时检索。人工智能在CBIR中取得了进步，并极大地促进了智能搜索的过程。在本次调研中，我们组织和审查了基于深度学习算法和技术（包括最新论文的insights和技术）开发的最新CBIR工作。我们确定并介绍了该领域中常用的数据库，基准和评估方法。我们收集共同的挑战，并提出有希望的未来方向。更具体地说，我们专注于通过深度学习进行图像检索，并根据深度网络结构的类型，深度特征，特征增强方法和网络微调策略来组织最先进的方法。我们的调研考虑了各种各样的最新方法，旨在促进基于类别的CBIR领域的全球视野。

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