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本文总结CVPR 2020 中所有与图像和视频检索（Image and Video Retrieval）相关论文，总计 16 篇。
在之前的文章[1]中，我们对图像可搜索加密的经典系统模型进行了介绍，并从效率主导与精度主导两个方面对现有研究方案进行了分析。虽然前文所述的方案已然以实用为导向，但各类方案仍在精度、效率、安全等方面存在权衡。同时，加密算法设计与实现的高门槛在实践中也不可忽视。近年来，随着可信执行环境技术（TEE）的发展，为解决这一问题带来了新的思路。本文将介绍一种基于可信硬件的图像可搜索加密新方案。
图像检索是一项重要的计算机视觉任务，它旨在根据用户的输入（如图像或关键词），从图像数据库中检索出最相关的图像。图像检索技术在许多领域中有着广泛的应用，如图像搜索引擎、图像版权认证、医学影像分析等。 这篇博客将带您入门图像检索的基本概念、方法和常用的技术。
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
相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。这里用户感兴趣的是图像中包含的特定物体或目标，并且检索到的图片应该是包含有该物体的那些图片。如1.3图所示，给定一幅”蒙娜丽莎”的画像，相同物体检索的目标就是要从图像库中检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片，在经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。相似物体检索在英文文献中一般称为物体检索(Object Retrieval)，近似样本搜索或检测(Duplicate Search or Detection)也可以归类于相同物体的检索，并且相同物体检索方法可以直接应用到近似样本搜索或检测上。相同物体检索不论是在研究还是在商业图像搜索产业中都具有重大的价值，比如购物应用中搜索衣服鞋子、人脸检索等。
在Web2.0时代，尤其是随着Flickr、Facebook等社交网站的流行，图像、视频、音频、文本等异构数据每天都在以惊人的速度增长。例如， Facebook注册用户超过10亿，每月上传超过10亿的图片；Flickr图片社交网站2015年用户上传图片数目达7.28亿，平均每天用户上传约200万的图片；中国最大的电子商务系统淘宝网的后端系统上保存着286亿多张图片。针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。基于内容的图像检索方法充分发挥了计算机长于处理重复任务的优势，将人们从需要耗费大量人力、物力和财力的人工标注中解放出来。经过十来来的发展，基于内容的图像检索技术已广泛应用于搜索引擎、电子商务、医学、纺织业、皮革业等生活的方方面面。
春恋慕阅读西安电子科技大学陈鹏飞的论文 用于大规模图像检索的深度哈希网络研究 李聪的技术博客
无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。下面对这三个主要特征逐一展开说明：
PS：Amusi前几天在忙其它事，论文速递耽搁了近一个星期，还请大家见谅。因为时间因素，和往常一样，每篇paper不附带相应的图示。如果本文中出现明显重大的翻译问题，还请大家指出，谢谢
原标题 | Reverse Image Search with Machine Learning
基于度量学习的深度哈希图像检索研究是我的毕业设计，是一个计算机视觉方面的项目，旨在解决大规模图像检索时带来的高时间消耗和高内存占用率问题。春恋慕
传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义。如今每一秒都有数百万图片通过各种渠道上传到各种大规模存储设备中。给定一张查询图片，快速从百万量级的图像数据库中通过图像特征来找出内容相近的一定数量的图片，这种任务被称为“基于内容的图像检索”(content-based image retrieval (CBIR))，是目前非常流行的研究方向。
面对毕设题目一堆陌生的术语，我查阅资料进行了初步探索，对毕设有了大致了解。春恋慕 李聪的博客 基于度量学习的深度哈希图像检索研究
图像检索（Image Retrieval）专知荟萃 入门学习 进阶文章 综述 Tutorial 视频教程 代码 领域专家 Datasets 入门学习 相似图片搜索的原理 阮一峰 [http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html\] Google 图片搜索的原理是什么？ [https://www.zhihu.com/question/19726630] 基于内容的图像检索技（CBIR）术相术介绍
作者简介：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生，专攻计算机视觉和机器学习。曾在国际顶级期刊和会议发表多篇学术论文，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 有别于通用图像分析任务，细粒度图像分析的所属类别和粒度更为精细，它不仅能在更细分的类别下对物体进行识别，就连相似度极高的同一物种也能区别开来。
今天跟大家推荐一个刚刚开源的使用tf.Keras深度学习技术构建图像搜索引擎的开源项目，对于了解基于文本查询和基于图像查询的图像搜索都很有价值。
我们经常使用搜索引擎。当我们需要查询时，我们可以使用像 Google 这样的搜索引擎来检索最相关的答案。
这篇文章是阅读《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》后的总结，该文章提出了一种利用CNN处理基于内容的图像检索的方法。 文章的重点 图像的binary hash code的生成方法 两阶段的检索方法——coarse-to-fine search strategy 1、基于内容的图像检索 1.1、基于内容的图像检索 基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，CBIR）旨在通过对图像
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval [Paper] [Code-Caffe] 1. 摘要 针对图像检索问题，提出简单有效的监督学习框架 CNN网络结构能同时学习图像特征表示以及 hash-like 编码函数集合 利用深度学习以逐点(point-wise)的方式，得到二值哈希编码(binary hash codes)，以快速检索图像；对比卷积pair-wised方法，在数据大小上具好的扩展性. 论文思想，当数据标签可用时，可以
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了一篇由国防科技大学刘煜教授团队和浙江大学周晓巍教授团队联合撰写的论文《Long-term Visual Localization with Mobile Sensors》，该论文已被计算机视觉与模式识别领域顶尖国际会议 CVPR 2023 录用。 针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。本文研究的是高德地图POI信息更新，即根据自有图像源，将每个新增或调整的POI及时制作成数据。这是非常典型的图像检索垂直应用，整套方便背后也包含大量CV技术。本篇我们结合资深CV工程师章鱼的分享，一起研究『高德地图POI信息更新』这一业务背景中，应用到的计算机视觉技术。
本文介绍我们最新的工作《Progressive Local Filter Pruning for Image Retrieval Acceleration》，采用剪枝方法解决深度网络图像检索的加速问题。
在之前的文章[1]中，我们深入探讨了图像领域内可搜索加密技术的主流方法，并重点介绍了一系列以高效性著称的方案。然而，由于加密技术本身的固有限制，这些方法通常只能提取出图像的基本统计特征。在常规的小型测试集上，这类特征的精度往往不足80%，而在面对现实世界复杂多变的挑战时则更显不足。精度、时空效率、安全性往往不能兼得，本文着力于介绍一些牺牲了时空效率的高安全、高精度方案。
之前因为学习Keras的缘故，看到一个图像检索的Demo，代码实现了输入一张查询照片，检索出最相似的n张照片的效果。
针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像检索和位姿估计的搜索空间。
选自arXiv 作者：Amir Rosenfeld等 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 人类对图像相似性的知觉判断依赖于丰富的内部表征，现有的计算机视觉技术应用的信号类型可能过于狭隘。本文介绍了新型图像配对数据集 TTL，该数据集收集了很多人类在视觉上认为很相似的图像，而深度学习模型无法通过特征提取重构出相似的配对。该结果为未来的图像表征研究指出了新的方向。 数据集地址：https://sites.google.com/view/totally-looks-like-dataset 人类对图像的感知远远超
我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清……
计算机视觉（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
“MagicLens: Self-Supervised Image Retrieval with Open-Ended Instructions” 是一项关于图像检索的新研究。这项研究的核心在于，通过使用大型多模态模型和大型语言模型，能够将图像对中的隐含关系（如网页上的"内部视图"）显式化。MagicLens 是一种自监督的图像检索模型，支持开放式指令。这些模型基于一个关键的新见解：自然出现在同一网页上的图像对包含广泛的隐含关系，并且可以通过合成指令来使这些关系明确化。
（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
运动恢复结构（Structure from Motion，简称SfM）技术旨在从多张不同视角的图像中恢复出场景的结构信息和拍摄相机的位姿，是计算机三维视觉的关键技术之一。恢复环境结构的能力是众多自动化任务和混合现实应用的基础，因此SfM广泛地应用于自动驾驶、机器人、混合现实、数字孪生等领域。
大家好，今天分享一个优秀的开源教程——超 20 万字的《PyTorch实用教程》(第二版)，其第一版已经超 7.2K 颗星。
本文是《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》的下篇。在上 篇中概述了图像检索任务极其发展历程，介绍了图像检索系统的基本架构和设计难点，详细展示了基于图像局部特征（以SIFT为代表）的检索流程以及关键环节的核心算法。
图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索，如淘宝拍立淘，只需要用户随手拍照即可精准检索，提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。
基于内容的图像检索任务（CBIR）长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题，自20世纪90年代早期以来，研究人员先后设计了图像的全局特征，局部特征，卷积特征的方法对CBIR任务进行探索和研究，并取得了卓越的成果。
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 Deep Convolutional Neural Networks”介绍了其主要内容。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.17216.pdf
本文介绍一篇我们发表于ECCV 2020的论文《Self-supervising Fine-grained Region Similarities for Large-scale Image Localization》，很荣幸该论文被收录为spotlight presentation。
基于树结构的最近邻搜索方法和基于哈希的最近邻搜索方法在理论计算机科学、机器学习以及计算机视觉中是一个很活跃的领域，这些方法通过将特征空间划分成很多小的单元，以此减少空间搜索的区域，从而达到次线性的计算复杂度。
ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks
1. 通过 TIRG（Text Image Residual Gating）模型将图片特征和文本特征转化为多模态特征向量。
要说目前最火的用到手机摄像头的应用是什么，毫无疑问非二维码识别莫属了。微信带起来的二维码热，几乎已经改变了整个世界的支付方式、社交方式。
美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。 在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。阅读本文后你将有能够从头开始创建类似图像的搜索引擎的能力。 图像检索（又名基于内容的图像检索Content-Based Image Retrieval 或 CBIR）是任何涉及图像的搜索的基础。 上图来自文
面试邀请： 在“拉钩”上投了简历，2h后HR打电话邀请第二天下午四点面试。 面试内容： 基本是根据简历上项目经历来问的。 ---- 图像水印算法：傅里叶定义式，如何实现的（matlab库函数），有没有快速计算方法（快速傅里叶变换），快速傅里叶变换的思想 图像检索：整个检索系统的结构，每张图取了多少个SIFT响应点，LSH算法原理，KD-TREE速度是否比LSH快（面试官好像不知道LSH，用的是KD-TREE），sift特征（如何提取，做差分运算的目的（相当于获得高频信号，也可以在频域实现），sift特征有哪
基于内容的图像检索任务（CBIR）长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题，自20世纪90年代早期，研究人员先后采用了图像的全局特征，局部特征，卷积特征的方法对CBIR任务进行研究和探索，并取得了卓越的成果。
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