摘要
图像检索作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
传统的图像检索方法依赖于人工设计的特征，检索效果有限。
随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络(CNN)的图像检索方法因其强大的特征表达能力和优异的性能表现而备受关注。
本文首先介绍了图像检索的基本概念和研究意义，然后概述了卷积神经网络的发展历程，并重点探讨了基于CNN的图像检索方法。
文章将从特征提取、相似性度量、检索结果排序等方面对现有方法进行详细分析，并对不同方法的优缺点进行比较。
最后，总结了基于CNN的图像检索技术的优势和面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：图像检索；卷积神经网络；深度学习；特征提取；相似性度量
随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈爆炸式增长，如何从海量图像库中快速准确地检索出目标图像成为迫切需要解决的问题。
图像检索技术应运而生，并在近年来取得了显著的进展。
图像检索是指利用计算机对图像数据库进行查询，返回与查询图像内容相似的图像集合。
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