图像检索中通过对抗学习的边界感知的向后兼容表示（英文版）

英文标题：Boundary-aware Backward-Compatible Representation via Adversarial Learning in Image Retrieval中文摘要：介绍了在视觉检索系统中，从传统模型更新到新模型需要重新计算所有图片嵌入，所以引入兼容性训练（BCT）的方法，并提出了 Adversarial Backward-Compatible Training（AdvBCT）方法进行对比实验，表明其在兼容性和辨别性方面均优于其他 BCT 方法。英文摘要：Image retrieval plays an important role in the Internet world. Usually, thecore parts of mainstream visual retrieval systems include an online service ofthe embedding model and a large-scale vector database. For traditional modelupgrades, the old mo