图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based...这种基于文本描述的图像检索方式由于易于实现，且在标注时有人工介入，所以其查准率也相对较高。...随着图像数据快速增长，针对基于文本的图像检索方法日益凸现的问题，在1992年美国国家科学基金会就图像数据库管理系统新发展方向达成一致共识，即表示索引图像信息的最有效方式应该是基于图像内容自身的。...自此，基于内容的图像检索技术便逐步建立起来，并在近十多年里得到了迅速的发展。...基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门
基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。...虽然基于树结构的检索技术大大缩减了单次检索的响应时间，但是对于高维特征比如维度为几百的时候，基于树结构的索引方法其在检索时候的性能会急剧的下降，甚至会下降到接近或低于暴力搜索的性能，如表2.1所示，在LabelMe...此外，基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多，并且对数据分布敏感，从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。...相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的...基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集，使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后，在汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。
基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索 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。...相同类别图像检索 对给定的查询图片，相似图像检索的目标是从图像库中查找出那些与给定查询图像属于同一类别的图像。...相同类别图像检索目前已广泛应用于图像搜索引擎，医学影像检索等领域。 对于相同类别图像检索，面临的主要问题是属于同一类别的图像类内变化巨大，而不同类的图像类间差异小。...不管是相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在使用CNN模型提取自动特征的时候，最终得到的维度一般是4096维的特征，其维度还是比较高的，直接使用PCA等降维的手段，虽然能达到特征维度约减的目的，但在保持必要的检索精度前提下...，能够降低的维度还是有限的，因而对于这一类图像检索，同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制，使其适应大规模或海量图像的检索。
得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升，基于内容的图像检索技术经过十几年的发展，其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集，比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段...基于哈希的图像检索技术其具体框架如图1.4所示，按步骤可以分为特征提取、哈希编码、汉明距离排序以及重排四个步骤： (1) 特征提取。...随着视觉数据的快速增长，面向大规模视觉数据的基于内容的图像检索技术不论是在商业应用还是计算机视觉社区都受到了极大的关注。...，在过去的十几年里研究者们找到了一种可供替代的方案— 近似最近邻(ANN, Approximate Nearest Neighbor)搜索方法，并提出了很多高效的检索技术，其中最成功的方法包括基于树结构的图像检索方法...、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。
二、基于内容的图像检索流程 图像内容检索流程与文本检索流程类似，但二者信息表征方法不同。文本通过词频计算BoW来表征一段文本内容，而图像则使用视觉特征来表示。...Video-Google提供了经典的基于内容的图像检索流程，核心技术可以总结为两点：特征提取和近邻查找。...后续图像检索基于大多基于此思想，针对不同业务场景下的数据特点，对涉及的特征提取和近邻查找技术进行优化，最终目标是提取能够高效表征图像的特征向量，进行快速视觉内容查找。 ?...卷积神经网络在多项视觉任务如分类、检测、分割等表现出 state-of-the-art 的效果，在图像检索领域，基于CNN提取的深度特征同样也表现出远优于传统特征的效果。...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。
下面简单的对比一下sift和cnn的检索结果：（基于此改进的版本好多：各种sift；cnn（vgg-fc3；vgg（resnet、inception等）-conv；）+PCA等，各种特征融合等等） 检索库...下面是基于SIFT检索的代码，CNN的还是自己撸吧： # coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import os from sklearn.cluster...SIFT,BOW的图像检索 # #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点 # #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典 # #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征...# #### 4、计算待检索图像的最近邻图像 # 根据图像数据文件夹路径获取所有图片路径 def get_img_path(training_path): training_names=...，找出最像的几个 img:待检索的图像 img_dataset:图像数据库 matrix num_close:显示最近邻的图像数目 centures:聚类中心 img_paths
在 Android 应用程序中，使用 Firebase ML Kit 能自动下载该模型。 下面将详细描述该系统： 移动应用程序。用于获取图像和预测 AQI 值。应用程序可以在手机上处理图像。...我们使用这些参数和来自地理位置的 PM 值训练当前模型。 ML Kit。训练好的模型被托管至 ML Kit 上，并自动加载到设备上，然后使用 TensorFlow Lite 运行。 ?...如果 7 天的训练 RMSE 小于 5，则模型将被冻结并发送到 ML Kit，ML Kit 可以从应用程序中下载。如果 RMSE 不小于 5，则会收集更多的训练数据。 ?...图像特征与 PM 2.5 的关系 气象参数 此外，我们还利用气象数据，用时间模型基于最近位置的历史 AQI 来预测 AQI，时间模型补充了基于图像的模型，提高了推断的准确性。...为了解决这个问题，我们通过 Firebase ML Kit 找到了一个有趣的解决方案。它允许自定义和自适应的 ML 模型托管在云端和设备上。
而图像检索的发展目标是希望模型又快又准，因此兴起了基于CNN的方法，从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。...图25 SE-ResNet 十、netVLAD 相对于传统的人工设计特征，CNN已经在图像特征提取上显示出了强大的功力。在图像检索问题中，目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。...基于全局的方法直接使用卷积神经网络提取整幅图像的特征，作为最终的图像特征。...图26 CNN接netVLAD网络 还有学者提出基于对象的方法来解决以上问题。在生成图像区域时，使用基于内容的无监督对象生成方法，即通过图像颜色、纹理、边缘等视觉信息以聚类的方式来生成图像区域。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点，己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。
而图像检索的发展目标是希望模型又快又准，因此兴起了基于CNN的方法，从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。...图25 SE-ResNet 十、netVLAD 相对于传统的人工设计特征，CNN已经在图像特征提取上显示出了强大的功力。在图像检索问题中，目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。...基于全局的方法直接使用卷积神经网络提取整幅图像的特征，作为最终的图像特征。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点，己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。...5、OpenCV4.0实现人脸识别 6、基于内容的图像检索技术综述-传统经典方法 7、为什么不建议你入门计算机视觉 8、机器视觉检测系统中这些参数你都知道么？
SIGAI特约作者 manyi 视觉算法工程师 今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。...图4 拍立淘搜索结果 早期的图片检索技术都是基于文本的，需要按照图片的名称去搜索对应的图片，而这样有个很明显的缺陷就是：大量的图片需要人为事先去命名，这个工作量太大了。...随后渐渐出现了基于内容的图片检索技术，较早出现的有哈希算法LSH(Locality-Sensitive Hashing)，随后图搜这一块逐渐丰富，从BOF -> SPM -> ScSPm ->LLC 使传统的图搜技术逐渐成熟...图片检索的时候只要依次比较图像的BOF向量即可找到最相似的图片。 ?...表1 VLAD与权重VLAD的识别率对比 但是用VLAD向量做图片检索也存在很多缺点：首先，作为传统的图像识别方法，它需要手动提取特征，再加上K-means聚类时间长，会使得算法很繁琐；其次在向量量化的过程中会损失特征的精度
今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。...接下来我们做个测试，给出一个柯基宝宝的图片，分别用三家搜索引擎进行搜索： 图2 百度搜索结果 早期的图片检索技术都是基于文本的，需要按照图片的名称去搜索对应的图片，而这样有个很明显的缺陷就是：...随后渐渐出现了基于内容的图片检索技术，较早出现的有哈希算法LSH(Locality-Sensitive Hashing)，随后图搜这一块逐渐丰富，从BOF -> SPM -> ScSPm ->LLC 使传统的图搜技术逐渐成熟...图片检索的时候只要依次比较图像的BOF向量即可找到最相似的图片。...84.52% 68.94% 21.50% 权重VLAD 99% 72.53% 100% 91.67% 90.91% 31.78% 但是用VLAD向量做图片检索也存在很多缺点：首先，作为传统的图像识别方法
从commercetools中调用图像检索API的演示程序 commercetools的机器学习团队发布了新的图像检索API的测试版（https://commercetools.com/）。...图像检索（有时称为反向图像检索）是一种工具，当把给定图像作为查询时，将会返回相同或类似的图像。驱动这一搜索引擎的技术被称为计算机视觉，在该领域的进步带来了一些引人注目的产品功能。 图像是什么？...CNN十分强大，自2012年以来，每年都有一些基于CNN的算法成为世界上最大的图像识别比赛ImageNet的获奖算法（http://image-net.org/challenges/LSVRC/）。...该模型托管在Google ML Engine上，以实现快速响应的扩展并能处理需求变化。...把图像检索进行各种应用 在这一点上，我们不可避免的受限于自己的创造力。
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 图像检索是根据特征寻找图像的一种技术。...另一个学习非线性映射的有效手段是通过核方法来对线性映射进行扩展。 大规模图像检索的深度哈希方法： 传统的图像检索，是先人工对图片进行文字标注，再利用文字来检索图片。具有很大的缺陷。...以图查图是更先进的方法，是基于内容的图像检索(CBIR)。 哈希方法： 使用哈希方法来提升检索速度。如何提速？...CNN卷积神经网络具有传统方法不具备的特征提取能力，深度哈希将CNN与哈希图像检索结合，同时具有检索精度高，速度快的特点。...具体方法：训练一个CNN网络将图像映射成较低维度的特征，再将特征转化为二进制码进行检索。
APIVR：基于对抗学习的跨模态检索方法 本文主要针对基于图片查询的视频检索任务，提出一个基于对抗学习方式的跨模态检索方法——APIVR方法。...考虑到在跨模态检索任务中，视频和图像具有不同的统计属性和数据分布。我们分别使用两个映射函数将视频和图像特征投影到一个公共特征空间中。映射函数定义为： ? ?...根据映射空间学习到的视频和图像特征，APIVR方法首先利用基于图的多示例模型学习视频的显著信息，再利用三种类型的损失函数调整映射空间中的图像和视频特征。...总结 在本文中，我们提出了一种基于视频活动区域段表达的跨模态检索方法，特别地，图像特征和基于视频活动区域段的视频特征被投影到由基于几何投影的三元组损失函数，语义分类损失函数和对抗损失函数共同调整的特征空间中...我们创新性地将基于图的多示例学习模块整合到跨模态检索框架中，以解决视频包信息的噪声问题，并利用基于几何投影的相似度度量方法。
谷歌在 Google AI 上撰文进行对刚刚发布的 ML Kit 中的核心技术：Learn2Compress 自动模型压缩技术进行了详细介绍和实战测试。...该 ML Kit 开发套件中的一项即将可用的核心功能，是由谷歌 research 团队开发的 Learn2Compress 技术所驱动的一项自动模型压缩服务。...谷歌也很高兴不久后在 ML Ki 中实现 Learn2Compress 技术驱动的图像识别功能。...为了证明 Learn2Compress 技术的有效性，谷歌基于几个在图像和自然语言任务中使用的最先进的深度神经网络（如 MobileNets，NASNet，Inception，ProjectionNet...谷歌还很期待上线 ML Kit 的模型压缩云服务。
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 1.课题来源 吉林省省级科技创新专项基金项目、吉林省自然科学基金会项目 2.课题拟解决的问题 该课题可以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，可以极大的提升检索效率，提高检索在大规模图像数据集上的可应用性...4.前沿性，理论意义及实际意义 图像检索技术在机器学习、人工智能和计算机视觉等领域起着重要作用。然而随着数据的爆炸式增长和数据维度的增加，大规模图像在存储和计算上给图像技术带来了很大的挑战。...近年来，基于哈希计算的图像检索因其存储成本低且检索速度快，在计算机视觉领域得到了广泛的关注和研究。...而在基于哈希的图像检索技术中，如何有效的处理高维度特征向量并优化哈希函数以提高检索精度是一个关键问题。 5.课题对于学生的训练价值 可以增强学生对于计算机视觉方向，深度学习方向的理论理解。
在此情况下，通过与目击证人和受害者的多次交流，法医艺术家最终绘出犯罪嫌疑人或罪犯的素描图。之后，公安机关使用这张素描图在监控摄像头下识别和检索嫌疑人或罪犯。...作者简介 ---- 庞璐，北京大学信息工程学院在读硕士，本科毕业于北京大学信息科学技术学院，目前主要研究方向是基于素描图的图像检索，同时研究兴趣也在于强化学习，迁移学习和计算机视觉。...Related work ---- 基于素描图的细粒度图像检索问题是一个跨域匹配问题，指的是给定一个手画的素描图（例如一只鞋），在这一类物体的图片库中检索出这个物体。...Yi Li[1]首先提出基于细粒度的图像检索问题，使用DPM（Deformable Part Models）编码提取的手工特征，之后利用图匹配的方式匹配素描图和图片。...2016年，Qian Yu[4]第一次利用深度学习的模型解决基于素描图的细粒度图像检索问题，提出三个分支的网络结构，用triplet损失函数进行优化；为了解决数据集过小的问题，提出两种数据增强的方式：比划去除和图像变形
AI 研习社按： Google I/O 2018 上，谷歌发布了可供开发者定制移动端机器学习模型的 ML Kit 开发套件，关于该套件中的核心技术：Learn2Compress 模型压缩技术，谷歌也火速在...该 ML Kit 开发套件中的一项即将可用的核心功能，是由谷歌 research 团队开发的 Learn2Compress 技术所驱动的一项自动模型压缩服务。...谷歌也很高兴不久后在 ML Ki 中实现 Learn2Compress 技术驱动的图像识别功能。...为了证明 Learn2Compress 技术的有效性，谷歌基于几个在图像和自然语言任务中使用的最先进的深度神经网络（如 MobileNets，NASNet，Inception，ProjectionNet...谷歌还很期待上线 ML Kit 的模型压缩云服务。
【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码实现 【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码baseline 本门课程的目标 完成一个特定行业的算法应用全过程...图像文本检索指的是输入某一模态的数据（例如图像），通过训练的模型自动检索出与之最相关的另一模态数据（例如文本），它包括两个方向的检索，即基于文本的图像检索和基于图像的文本检索，如图1所示。...基于文本的图像检索的目的是从数据库中找到与输入句子相匹配的图像作为输出结果；基于图像的文本检索根据输入图片，模型从数据库中自动检索出能够准确描述图片内容的文字。...基于建立的“多模态特征融合的图像文本检索”模型，完成以下两个任务，并提交相关材料。...（1）基于图像检索的模型和算法，利用附件2中“word_test.csv”文件的文本信息，对附件2的ImageData文件夹的图像进行图像检索，并罗列检索相似度较高的前五张图像，将结果存放在“result1
TensorFlow的工作原理 Firebase提供的全新的ML工具包包含一系列API，是把机器学习运用到应用程序开发的一种有效的方法。...这些API的范围包括从人脸到图像的一系列检测，而有些API也可以在离线模式下访问。 然而，ML工具包并不能进行特异性鉴别，它无法帮助应用程序识别同一产品的不同类型。...所以ML kit和TensorFlow Lite的组合更适用于你的移动应用程序开发工作。使用这种组合是为了简化应用程序的开发过程，完善应用程序的功能。 ?...使用GitHub上的两种体系结构，您可以很容易地获得重新培训现有模型所需的脚本。您可以将模型转换为可以使用这些代码连接的图像。...Firebase控制台直接帮助你优化文件。 ? 步骤5 这是将经过训练的模型合并到机器学习程序中的步骤。你需要从Android Studio中输入Android文件夹来构建项目。
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