图像分类存在的挑战？
图像特征的分类？全局特征和局部特征
什么时候用全局特征？什么时候用局部特征？
分类任务（对图像进行分类，对像素点进行分类）使用cnn提取特征
版权检索，相同图像检索 使用局部特征 匹配相似点或者 对局部特征编码后计算相似度
什么时候用特征聚合？怎么做特征聚合？
对特征库的图片进行统计，就像词袋模型
特征聚合中池化的作用是什么？对特征进行降维；剔除了位置关系
在图像检索中，推荐最大池化还是平均池化？最大池化，图像检索关注突出的信息
Gem-pooling 是什么？ 是一种介于max-pooling和min-pooling的池化
图像检索直接池化的问题
区域位置的丢失；区域重要性不够突出；区域池化无法进行学习
如何进行特征聚合？
有监督的聚合方法和无监督的聚合方法
有监督的聚类方法可以从图像输入维度也可以从图像特征图维度
无监督的聚合方法 一般是中间位置信息量更大
