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利用SIFT特征做图像检索，关键点匹配效果不好？
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应该是你自己实现得不够好吧，推荐里在采用SIFT的时候将其转换成rootSIFT，关于rootSIFT的出处可以查阅Three things everyone should know to improve object retrieval。另外用词袋模型时，单词数目做大点，此外还可以采用重排等技巧，像我的话，采用词袋模型已经在oxford building上mAP已经做到了83%点几了。贴一张我在15万衣服库上搜索的实例：
效果还是很不错的。另外啰嗦一句，像SIFT这类特征点的方法很适合做duplicate search（或object retrieval），如果是做同类检索的话，用CNN卷积神经网络效果非常不错，有兴趣可以看看我做得一个演示系统
SIFT本来就不是万能的，对于平面物体、刚体比较有效，碰到非刚体匹配性能就不佳了。
不考虑效率的话，提升性能可以考虑用一下Affine-SIFT，或者在检测子层面由DoG换成其他更鲁棒的检测子。