摘要
细粒度图像检索旨在解决类别内部差异较小的图像检索问题，例如识别不同种类的鸟类、车型或植物。
近年来，深度学习技术的快速发展为细粒度图像检索领域带来了革新。
深度学习模型能够自动学习图像的深层特征表示，从而有效提高检索精度。
本文首先介绍了细粒度图像检索的概念、意义和挑战，并对深度学习在其中的应用进行了概述。
其次，对现有的基于深度学习的细粒度图像检索方法进行了详细综述，将其归纳为三大类：基于深度特征提取的方法、基于细粒度特征学习的方法和基于度量学习的方法，并分析了各类方法的优缺点。
最后，对该领域的未来发展趋势进行了展望，指出了尚待解决的问题和挑战。
关键词：细粒度图像检索；深度学习；特征提取；特征学习；度量学习
#1.1研究背景与意义
随着互联网和多媒体技术的飞速发展，图像数据呈爆炸式增长，如何快速、准确地检索到目标图像成为迫切需求。
传统的图像检索方法通常基于图像的低级视觉特征，例如颜色、纹理和形状等，难以有效区分类别内部差异较小的细粒度图像。
细粒度图像检索应运而生，旨在解决这一难题，其在多个领域具有重要应用价值，例如：
电子商务:帮助用户精准检索到心仪的商品，例如区分不同款式的服装、不同品牌的手机等。
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