以下分别对近几年面向检索应用的特征提取和快速近邻查找的经典算法技术进行介绍。 三、图像特征提取技术 图像视觉特征分为多种，从存储形式分为浮点特征和二进制特征，从提取方式上分为传统特征和深度特征。...无论是传统特征还是深度特征，从表征内容上可以化分为局部特征和全局特征。...2015年的这篇论文[6]调研和评估了应用于图像检索时，各种特征聚合方法作用于深度卷积特征得到图像的全局特征表示。...ebay基于深度哈希特征的相似图像检索方法，包括特征提取和检索策略以及检索基础架构的技术方案。...Pinterest[17]这篇技术论文的公开时间早于ebay，整体内容与ebay类似，从特征到检索架构介绍视觉相似检索。此外，这篇文章提到了实际场景中常遇到的大规模图像数据检索服务的特征更新问题。
Datawhale分享 作者：阿水，Datawhale成员 简介：阿水，Datawhale成员，北京航空航天大学硕士，多次获得国内外数据竞赛TOP名次 图像检索是计算机视觉中基础的应用，可分为文字搜图和以图搜图...借助于卷积神经网络CNN强大的建模能力，图像检索的精度越发提高。 本次分享，将会从基础分享图像检索的原理和流程，并具体讲解图像局部特征和全局特征的差异性，最后以图像检索比赛为案例，进行独家的分享。...图像检索入门 介绍图像检索的定义、图像检索的典型应用和流程 2. 图像检索特征 介绍图像全局特征和图像局部特征，进而图像检索过程 3....图像检索案例 以图像检索的应用和竞赛为案例，讲解解决方案 图像检索入门 ? 文字检索与内容检索 ? CBIR 应用场景 ? 成熟的图像检索应用涉及到相关算法，也是一个工程问题 ?...图像检索的本质是特征提取和相似度计算的过程 ? 图像检索特征 ? 即使相差万里的图像也有可能是相似的 ? 如果图像相似，则图像特征也相似 ? 局部特征与全局特征 ? 简易代码示例 ?
一、简介： 近年来，深度学习在图像检索领域取得了“垄断性”地位，而“深”层网络的应用，如Resnet, Densnet等，也在不断刷新图像检索领域的记录。然而，鲜有文章关注检索速度的优化。...在实际应用中，图像检索速度是考核应用系统重要指标之一。 为提高图像检索网络的执行效率，模型压缩是一种可行的方案。现有模型压缩方法大多用于解决分类任务，其网络输出为离散的类别信息。...与分类任务不同，图像检索网络的输出一般为连续的特征数据。 因此，图像检索网络对于压缩算法更加敏感。也就是说，网络微小改动，可能导致输出特征发生较大变化。...三、实验结果-局部信息重要性 我们在两个图像检索（基于VGG-16）数据集Oxford5K和Paris6K，和一个行人重识别（基于Resnet-50）Market-1501数据集上验证了所提出的方法。...同样，如下表，在图像检索应用上，我们方法同样能够在压缩率较高或者相当的情况下，取得要优于其它方法的结果。 ?
前言 图片检索是计算机视觉，数字图像处理等领域常见的话题，在我学习相关知识的过程中，图像检索算是我第一个学习的 demo，该过程都记录在 利用python进行识别相似图片（一） 和 利用python进行识别相似图片...，业界一般认为现有的图像模型中，前面的卷积层负责提取相关特征，最后的全连接层或者 globel pooling 负责分类，因此一般的做法是直接取前几层卷积的输出，然后再计算相似度。...但这样涉及到一个问题，首先一个是数据精度问题，因为直接取特征输出多是浮点数，且维度高，这会导致储存这些图像的特征值会耗费大量空间，第二个因为纬度高，所以用欧式距离这种方式计算相似度，可能会触发维度灾难，...Triplet 适合图片检索时每个类别的样本不大的情况下，比如人脸检测。...//github.com/jiangqy/DPSH-pytorch 总结 本文分享了之前使用手工设计规则的方法来提取图片特征用于衡量相似度，随后介绍了深度学习在图片搜索的过程，并给出三篇文章介绍了图片检索任务的大体框架和思路流程
1、elasticsearch基础概念 节点（Node）: 物理概念，一个运行的elasticsearch实例，一般是一台机器上一个进程，用来存储数据并参与集群的索引和搜索。...一个Node一般会管理多个分片，但是为了可靠性和可用性，同一个索引的分片尽量会分布在不同的Node上。分片有两种，主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard）。...文档存储结构如下图所示： [文档存储结构图] 3.2.2、倒排索引存储 [倒排索引存储过程图] 从 in-memory buffer 到 disk page cache 的过程，对应 ElasticSearch...的 refresh() API，默认 1s 触发一次； 从 disk page cache 到 disk 的过程，则对应 ElasticSearch 的 flush() API，默认 30min 触发一次...4、Elasticsearch检索原理 [文档检索过程图] 假如选择了Node3，此时Node3称为coordinating node（协调节点） 协调节点（Coordinating Node）将查询请求广播到每一个数据节点
旷视开源了一套图像检索和 ReID 的 PyTorch 库，论文“PyRetri: A PyTorch-based Library for Unsupervised Image Retrieval by...01 架构 深度学习图像检索无监督方法的架构： 在特征提取阶段，包含：数据增强（Data Augmentation对图像做各种变换）、骨干网选择（Backbone，使用不同的骨干网架构和预训练模型）、特征聚合...均值填充； ShorterResize (SR): 根据图像短边将图像等比例缩放到目标大小； TwoFlip (TF): 返回原始图像和水平翻转图像； CenterCrop (CC): 从图像中心crop...； QE : 使用饭就的 top-k 近邻 和原始查询图像再进行一次检索； k-reciprocal : 编码K个倒数最近邻，增强检索精度。...03 结果 作者在基于内容的图像检索（CBIR）和行人重识别（ReID）常用数据集 Oxford5k、CUB-200-2011、Indoor、Caltech101、Market-1501上进行了实验。
欢迎大家来到图像分类专栏，本篇简单介绍数据集和图像分类中的经典网络的进展。...抛开上文中列举的领域相关性，图像分类的数据集又可以分为初级版、进阶版和高级版。 ?...初级版适合初入图像处理领域的同学，这一类数据集主要以MNIST、Cifar 10为代表，可以帮助新手迅速了解神经网络的构成，同时掌握深度学习和图像处理的相关基础知识。...随着网络结构的不断完善和发展，人们已经从深度和宽度等多个空间维度提出改进方案，SENet则创新性地从特征通道之间的关系进行改进，通过额外的分支来得到每个通道的权重，自适应地校正原各通道激活值响应，以提升有用通道响应并抑制对当前任务用处不大的通道响应...参考文献： [1] 【模型解读】从LeNet到VGG，看卷积+池化串联的网络结构 [2] 【AI不惑境】网络深度对深度学习模型性能有什么影响？
得益于大规模、多样的三维预训练，OpenShape 首次实现三维形状的开放世界理解，支持零样本三维形状分类、多模态三维形状检索（文本 / 图像 / 点云输入）、三维点云的字幕生成和基于三维点云的图像生成等跨模态任务...多模态三维形状检索 通过 OpenShape 的多模态表示，用户可以对图像、文本或点云输入进行三维形状检索。...研究通过计算输入表示和三维形状表示之间的余弦相似度并查找 kNN，来从集成数据集中检索三维形状。 图片输入的三维形状检索 上图展示了输入图片和两个检索到的三维形状。...为此，本文提出了三种策略来对文本进行过滤和丰富，从而提高文本标注的质量：使用 GPT-4 对文本进行过滤、对三维模型的二维渲染图进行字幕生成和图像检索。...文本过滤和丰富示例 在每个示例中，左侧部分展示了缩略图、原始形状名称和 GPT-4 的过滤结果。右上部分展示来来自两个字幕模型的图像字幕，而右下部分显示检索到的图像及其相应的文本。
以列表总结下功能，这里是你可以用它做的事情： 从磁盘、扫描设备、剪贴板和截图中添加 PDF 文档和图像 能够旋转图像 常用的图像控制，用于调整亮度、对比度和分辨率。...直接通过应用扫描图像 能够一次性处理多个图像或文件 手动或自动识别区域定义 识别纯文本或 hOCR 文档 编辑器显示识别的文本 可对对提取的文本进行拼写检查 从 hOCR 文件转换/导出为 PDF 文件...image.png 你可以在一些 Linux 发行版如 Fedora 和 Debian 的默认仓库中找到 gImageReader。 对于 Ubuntu，你需要添加一个 PPA，然后安装它。...所有的仓库和包的链接都可以在他们的 GitHub 页面中找到。 gImageReader 使用经验 当你需要从图像中提取文本时，gImageReader 是一个相当有用的工具。...当你尝试从 PDF 文件中提取文本时，它的效果非常好。 对于从智能手机拍摄的图片中提取，检测很接近，但有点不准确。也许当你进行扫描时，从文件中识别字符可能会更好。
VLM正在迅速应用于各种任务，从少样本分类到文本引导图像生成，因此，对VLM嵌入进行去偏的重要性不言而喻。 然而，许多去偏方法在微调VLM时往往会出现灾难性遗忘。...此外，作者不需要在推理时间之前就拥有输入集合的知识，这使得作者的方法更适合用于在线、开放集任务，如检索和文本引导图像生成。...1 Introduction 预训练的基础视觉语言模型（VLMs），如CLIP [33]，BLIP [22]，以及LLaVA [25]，已在诸如图像检索 [21]，零和少样本分类 [33; 4]，文本引导图像生成...作者提出了一种使用参考图像数据集进行均衡化的创新方法。 实验评估了分类、检索和图像描述的设置，结果显示Bend-VLM在所有比较方法中始终优于。...作者在检索、分类和图像描述中消除种族和性别偏见实验表明，作者的方法在降低偏见的同时，始终能提高最差组的表现。 作者发现，作者的方法始终能匹配最佳表现方法的准确性，同时显著降低所有比较方法的偏见。
例如，您可以创建一个索引 { name: 1, age: 1 }，以便可以快速查询按姓名和年龄排序的结果。...({ \_id: 'hashed' }); 地理空间索引（Geospatial Index）： 用于地理空间数据，例如点、线和多边形。...这允许基于地理位置进行高效的范围查询和最近邻搜索。...这对于防止重复数据和维护数据完整性非常有用。...}); 覆盖索引（Covering Index）： 包含查询中所需的所有字段，从而避免额外的磁盘访问来检索数据。
History of Image Retrieval Techniques 近年来，图像检索的先进发展深受深度学习技术整合的影响，特别是从基于关键词的方法向更先进的上下文分析的转变。...早期的方法如Swain和Ballard的色索引，标志着从外部关键词依赖转向利用图像内在特性。卷积神经网络（CNNs）使得可以提取复杂的图像特征，通过识别图像中更高级的内容来改进检索过程。...这些索引用于从数据集中检索相应的图像ID，它们代表与给定文本描述最相似的图像。检索过程的结束是输出最佳匹配文本 Query 的图像ID。...Evaluation Metrics 对于图像检索任务的评估，选择能有效捕获检索图像的准确性和相关性的指标非常重要。...主要评估指标如MAP、MAR和MAF1用于评估模型在多模态图像检索任务中的性能。例如，在基础损失条件下，ResNet50在MSCOCO数据集上的MAP从0.70增加到0.80。
选自 arxiv 作者：Minghao Li 等 机器之心编译 机器之心编辑部 该研究中，来自北航和微软亚研的研究者联合创建了一个基于图像的表格检测和识别新型数据集 TableBank，该数据集是通过对网上的...众所周知，ImageNet 和 COCO 是两个流行的图像分类和目标检测数据集，两者均以众包的方式构建，但花费高昂且耗日持久，需要数月甚至数年时间来构建大型基准数据集。...最后，研究者从 Word 文档中获得了 PDF 页面。 ? 图 2：数据处理流程。 ? 图 3：通过 Office XML 代码中的 和 标记来识别和标注表格。...所以，研究者将任务定义为：给定一个图像格式的表格，生成表示表格行列布局和单元格类型的 HTML 标签序列。...通过这种方式，研究者可以从 Word 和 Latex 文档的源代码中自动构建表表结构识别数据集。就 Word 文档而言，研究者只需将原始 XML 信息从文档格式转换成 HTML 标签序列即可。
将所有的图像缩放成相同的分辨率，可以使用相同的模型来扫描不同的厚度。 将扫描图像归一化为3D的numpy数组。 对单张图像使用暗通道先验方法进行图像去雾。...将所有图像转化成Hounsfield单位（放射学中的概念）。 使用RGBY的匹配系数来找到冗余的图像。 开发一个采样器，让标签更加的均衡。 对测试图像打伪标签来提升分数。...对3D图像使用lossless重排来进行数据增强。 0到45度随机旋转。 从0.8到1.2随机缩放。 亮度变换。 随机变化hue和饱和度。...使用带预训练权重的UNet类型的结构在8bit RGB输入图像上提升收敛性和二元分割的性能。 使用LinkNet，因为又快又省内存。...对Mask RCNN, YOLOv3, 和Faster RCNN 进行集成。 后处理 使用test time augmentation ，对一张图像进行随机变换多次测试后对结果进行平均。
multer-gridfs-storage 模块将自动为您创建一个 mongodb 连接。 options: 自定义如何建立连接 file: 这是控制数据库中文件存储的功能。...我们还检查文件是否为图像 file.mimetype。bucketName 表示文件将存储在 photos.chunks 和 photos.files 集合中。...getListFiles: 函数主要是获取 photos.files,返回 url， name download(): 接收文件 name 作为输入参数，从 mongodb 内置打开下载流 GridFSBucket...GET /files 获取/files图像列表。 GET /files/:name 下载带有文件名的图像。...图片 立即开通卡拉云，从侧边工具栏直接拖拽组件到页面，生成上传组件和文件管理工具。1 分钟搞定「上传文件」管理工具。
一、前端全栈开发简介全栈开发是指同时掌握前端与后端技术的开发方式，多端开发则涵盖Web、移动端和桌面端。全栈多端开发旨在提高开发效率，实现跨平台应用。...javascript// models/User.jsconst mongoose = require('mongoose');const userSchema = new mongoose.Schema...// server.jsconst express = require('express');const mongoose = require('mongoose');const User = require..., max_tokens=60)print(response.choices[0].text.strip())6.2 图像识别与处理使用AI进行图像识别与处理，实现更智能的功能。...，提高开发效率和质量。
mongoose中任何任何事物都是从Schema开始的。每一个Schema对应MongoDB中的一个集合(collection)。Schema中定义了集合中文档(document)的样式。...}else{ throw err; } }); #mongoose 插入和查询 mongoose查找数据的一些方法： https://mongoosejs.com/docs/api.html...age 从第1开始 每次查询2条 if(!...里都可以使用 具体可参考 ：https://mongoosejs.com/docs/api.html#model_Model.find #mongoose 修改和删除 参考： https://mongoosejs.com...#Entity Entity—— 由Model创建的实体，使用save方法保存数据，Model和Entity的操作都能影响数据库的操作，但Model比Entity更具操作性。
DeepSeek: Content Based Image Search & Retrieval（DeepSeek：基于内容的图像检索） ---- ---- 作者： Tanya Piplani,David...Optic Disc and Cup Segmentation Based on Multi-label Deep Network and Polar Transformation（基于多标签深度网络和极性变换的联合视盘和视杯分割
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