本系列分三部分，完成后你将拥有自己的Pokedex： 本文中，我们使用Bing图像搜索API来构建我们的图像数据集。 下一篇，我将演示如何进行实现，使用Keras训练CNN来识别每个神奇宝贝。...如何快速构建深度学习图像数据集 为了构建我们的深度学习图像数据集，我们需要利用微软的Bing图像搜索API，这是微软认知服务的一部分，用于将AI的视觉识别、语音识别，文本识别等内容带入应用程序。...在今天的博客文章的中，我将演示如何利用Bing图像搜索API快速构建适合深度学习的图像数据集。 创建认知服务帐户 在本节中，我将简要介绍如何获免费的Bing图片搜索API帐户。...在训练CNN时，我希望每个类都有约1000个图像，但这仅仅是一个示例。随意下载尽可能多的图片，只需要注意： 你下载的所有图片仍应与查询相关。...就我的情况来说，我正在创建一个dataset目录： mkdir dataset 下载的所有图像将存储在dataset中 。
与其他机器学习技术相比，使用CNN的最大优势在于，它可以对以下情况进行建模：相邻的像素通常是彼此局部相关的（如果图像中的某一个像素是一只可爱的狗的一部分，那么其周围的像素很可能也是狗的一部分）。...如下图2，我们可以看到第一层辨认出的图像中锐利的边缘信息，中间层将这些边缘整合为车轮和车身的形状，然后最后一层做出了完整的断言——这是一张汽车图片。在实际使用中，CNN往往有很多层。 ?...然而，金发狗和其他两只动物之间的直线距离却大致相等。所以在图像搜索中，我们更喜欢用具有最相似变化模式（余弦距离），而不是用具有相似大小（欧氏距离）的值来识别向量。 给力！...这个过程会遍历项目所有产品变体中包含的的所有特有的图像，并为这个唯一的产品和它的URL信息创建一个索引。 接下来，我们使用Python的深度学习库（keras），对每个独特的图像URL进行矢量化。...由于包含着内容信息额余弦距离是一种列值的线性组合，因此在将所有图像特征向量与新输入图像向量进行比较时，我们使用选择查询中执行该操作。
在本系列中，我们将探讨一些.NET Core的好处，以及它如何不仅能让传统的.NET开发人员受益，还能让所有需要为市场带来健壮、高性能和经济解决方案的技术人员受益。...让所有的内部构件在flux中运行一段时间，再加上快速发布周期，提供了一个在代码中进行一些性能改进的机会，以前，这些性能改进几乎被认为是“不要碰，它刚刚正常工作！“。...另一个很好的例子是在LINQ中，在常用的. tolist()方法中更具体。大多数LINQ方法在IEnumerable上作为扩展方法操作，以提供查询、排序和诸如. tolist()之类的方法。...请注意，在其优化的内存使用情况下，像元组解构这样的特性是非常令人愉快的副产品，它使这部分语言和框架都成为了这一部分。 使用Span减少子字符串的内存分配 在前一节中，我们已经讨论了栈和托管堆。...大多数.NET开发人员只使用托管堆，但.NET有三种类型的内存可供使用，这取决于具体情况: 栈内存——我们通常分配的值类型的内存空间，比如int, double, bool，……它非常快(通常在CPU的缓存中使用
在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。...在给定的输入的图像中，我们可以使用一个散列函数， 并基于图像视觉上的外观计算它的“图像散列”值，相似的头像，它的散列值应该也是相似的。...以下定义摘自维基百科： 在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...，只在某些场景下适用。...之后我将会讲述如何通过深度学习抽取图像特征的方式来比较图片的相似度。 由于能力有限，在整理描述的过程中难免会有些错误，如有建议，可以留言区批评指正?
该代码从包含雪花图像的链接网页中解析出所有图像 URL 并下载图像。它将在/notebooks/images中创建一个名为雪花的新子目录，脚本将使用雪花图像填充这个新文件夹。...根据其描述，用于图像分析的深度学习是一种 AMP，它“展示了如何在图像数据集上构建可扩展的语义搜索解决方案”。传统上，语义搜索是一种 NLP 技术，用于提取搜索词的上下文含义，而不仅仅是匹配关键字。...笔记本分为三个主要部分： 语义图像搜索的概念概述 使用 CNN 和演示代码提取特征的说明 使用 Facebook 的 AI 相似度搜索 (FAISS) 和演示代码解释相似度搜索 笔记本第 1 节 第一部分包含有关语义搜索的端到端过程如何工作的背景信息...您应该会在之前有汽车图像的位置看到显示的雪花图像。笔记本现在将只使用我们的雪花图像来执行语义搜索。...在原始笔记本中，作者创建了一个函数，允许用户从每个索引中选择特定图像，该函数返回每个索引中最相似的图像并显示这些图像。
', hasEveryVowel)) 此程序的输出取决于计算机上的文件，但这演示了您如何为任何搜索条件编写代码。...摘要 本章的文件搜索项目使用递归来“遍历”文件夹及其所有子文件夹的内容。文件查找程序的walk()函数递归地导航这些文件夹，将自定义搜索条件应用于每个子文件夹中的每个文件。...在本章中，我们将创建一个 Droste 生成器程序，可以从您拥有的任何照片或图纸生成类似的递归图像，无论是一个在博物馆观看自己展品的参观者，一只猫在另一只猫前面的计算机显示器，还是其他任何东西。...Python 程序使用 Pillow 图像库读取这些图像数据并生成递归图像。 首先，我们将介绍如何安装 Pillow 库以及 Droste 生成器算法的工作原理。...在图像中递归放置图像 基础图像调整大小后，我们可以将调整大小后的图像放置在基础图像上。但是，调整大小后的图像的像素应该只放置在基础图像中的品红色像素上。
以内容为中心的知识图谱 如果我们从代表内容（例如文本块）而不是细粒度概念或实体的节点开始，则图的节点正是使用向量搜索时存储的内容。节点可以代表特定的文本段落、图像或表格、文档的一部分或其他信息。...一段文字可以链接到同一部分中它引用的图像或表格，或者文档中的段落可以链接到关键术语的定义。...正在开发更多用于链接的技术，包括基于块属性的自动链接以及使用结构属性（例如页面上的位置）。 检索 对这些粗粒度图的检索结合了向量搜索和知识图遍历的优点。...我本可以使用更多 LangChain 的内置文档加载功能来减少代码，但它遇到了问题，因为它希望在写出所有页面之前将它们全部加载到内存中，所以我不得不自己管理迭代。...MMR 遍历 MMR 遍历搜索执行向量和图遍历的组合以检索特定数量的文档。与传统的 MMR 不同，在选择节点后，其相邻节点也会成为检索候选者。
让我们假设你有一张某建筑的影像，比方说某城市的礼堂照片，但你忘记这是哪一个城市的了。然后，你希望找到图片库中该建筑的所有照片。...希望花费的时间比暴力算法要少。不然的话，索引就没有任何意义。 内存使用。该方法需要多少 RAM？比原始矢量多还是少？ Faiss 只支持在 RAM 上搜索，因为其他磁盘数据库的速度要慢数个数量级。...这些矢量可以与欧几里得距离进行比较，来量化这些图像之间的相似度。 Deep1B 包含一个比较小的检索图像库。真实的相似性搜索结果，由处理了这些图像的暴力算法提供。...在 FAISS，索引方法用字符串来表示；在这个例子中是OPQ20_80,IMI2x14,PQ20。 该字符串代表了应用于矢量的预处理步骤 (OPQ20_80) 。...由于其状态只存储在注册表中，并可与其他 kernels 融合，使它成为超级快的 exact 和 approximate 搜索引擎。
图 19-2：框元组(3, 1, 9, 6)表示的区域 用 Pillow 操纵图像 现在你知道了颜色和坐标在 Pillow 中是如何工作的，让我们使用 Pillow 来操作一个图像。...图像开始时的背景色，作为 RGBA 值的四整数元组。对于这个参数，可以使用ImageColor.getcolor()函数的返回值。或者，Image.new()也支持只传递标准颜色名称的字符串。...为了给这个图像中的像素着色，我们可以使用嵌套的for循环遍历图像上半部分的所有像素 ➌，并使用putpixel()➍ 给每个像素着色。...（或者您也可以这样做，使这些常量的值取自命令行参数。）如果没有这些常量，您将不得不在代码中搜索300和'catlogo.png'的所有实例，并用新项目的值替换它们。...Linux 上：/usr/share/fonts/truetype 您实际上不需要输入这些路径作为 TrueType 文件字符串的一部分，因为 Python 知道自动在这些目录中搜索字体。
在看到一张分形图像后，人能够处理多个与之相关的任务： 在一组图像中，区分一只猫的图像和分形图像； 在一张纸上，粗略地画一个分形图像； 将分形图像与非分形图像进行分类； 闭上眼睛，想象一下分形图像是什么样子的...那么，你是如何完成这些任务的呢？大脑中有专门的神经网络来处理这些任务吗？ 现代神经科学认为，大脑中的信息是在不同的部位进行分享和交流的。...但总的来说，我对它的表现非常满意，这为我们使用网络在学习给图像生成图说时开发的 “表示” 来构建其他功能提供了良好的基础。 第二部分：查找相似单词 回想一下我们如何从图像表示中解码图说。...这意味着我们可以使用余弦相似度方法来构建一个按图像搜索的功能，如下所示： 步骤 1：获取数据库或目标文件夹中的所有图像，并存储它们的表示 (由 image encoder给出) 步骤 2：当用户希望搜索与已有图像最相似的图像时...我没想到会有这么好的表现，但我们确实做到了！ 第四部分：通过描述查找图像 在最后一部分中，我们将反向运行 caption generator。
数学之美：分形图像（via https://fractalfoundation.org/） 在看到张分形图像后，人类能够处理多个与之相关的任务： 在一组图像中，区分出分形图像和一只猫的图像； 在一张纸上...我将相同的 t-SNE 技术应用于图像表示（在图说解码器的第一步中作为输入的 300 维度的张量）。 可视化 这些点是不同图像的表示(我没有使用全部的 8K 图像，只使用了大约 100 张图像样本)。...这意味着我们可以使用余弦相似度的方法来构建一个按图像搜索的功能，如下所示： 步骤 1：获取数据库或目标文件夹中的所有图像，并存储它们的表示（表示由图像解码器给出）； 步骤 2：当用户希望搜索与已有图像最相似的图像时...谷歌图像就可能会正式使用这种（或类似的）方法来支持其反向图像搜索功能。 让我们看看这个网络是如何工作的。我点击了下面这张我在 Goa 度假时拍的照片。(PS：我爱 Goa!) ?...v=Y-WgVcWQYs4） 第四部分：通过描述来搜索图片 在最后一部分中，我们将反向运行图说生成器。因此，我们不是获取图像并为其生成图说，而是输入图说（文本描述）来找到与之最匹配的图像。
下面让我们思考一些方法： 方法1的工作流程 在方法1中，我们构建了一个端到端模型，该模型在所有的图像上进行训练，将图像作为输入，并输出所有图像的相似度得分。...文本 此外，加载已在Wikipedia上预训练的单词嵌入（本文使用GloVe模型中的单词嵌入），使用这些向量将文本合并到语义搜索中。...嵌入层只在最终的决策层前使用 一旦使用该模型生成图像特征，就可以将其存储到磁盘中，重新使用时无需再次进行推理！这也是嵌入在实际应用中如此受欢迎的原因之一，因为可以大幅提升效率。...这些类别不能包罗万象，所以希望找到更加灵活的东西。另外，如果我们只是在不提供输入图像的情况下搜索猫呢？...搜索“street”的结果 从图中可以看到，返回的图像来自各种类别（car，dog，bicycle,bus,person），但大多数图像都包含或靠近街道，尽管我们在训练模型时从未使用过这个概念
它对搜索图像中的每一个 block 执行像素化以寻找直接匹配。 对于大部分像素化图像，Depix 尽量寻找单匹配结果，并假设这些匹配是正确的。...至于周围多匹配 block 的结果被看作像素化图像中相同的几何距离，并认为这些匹配也是正确的。该过程重复多次。 在正确的 block 没有更多几何匹配后，Depix 将直接输出所有正确的 block。...找出恰当的匹配需要搜索图像中具备相同像素配置的 block。 在以下测试图像中，Depix 算法无法找到「o」的一部分。...这是因为在搜索图像中，搜索 block 还包含下一个字母（「d」）的一部分，但在原始图像中这里有个空格。 ?...然后将其周围多匹配 block 的匹配结果看作在像素化图像中处于相同的几何距离，并假设这些匹配也是正确的。 在正确的 block 没有更多几何匹配后，Depix 直接输出所有正确的 block。
此外，如果我们能提前计算出我们数据库中所有图像的这些向量，那么这种方法便可表现出既快速（一次正向传递，一种有效的相似性搜索），又可扩展的特点。...文本 此外，我们加载已在 Wikipedia 上预训练的单词嵌入（本教程将使用 GloVe 模型中的单词嵌入）。我们将使用这些向量将文本合并到我们的语义搜索中。...一个相当大的问题 使用嵌入层之间的距离作为搜索方法是一种非常通用的方法，但这让我们对单词和图像的表示看使用嵌入层之间的距离作为搜索方法是一种非常通用的方法，但这让我们对单词和图像的表示看起来似乎并不兼容...让我们首先从搜索在我们的训练集中的“dog”开始： ? 搜索 “dog"的结果 可以，相当不错的结果——但是我们可以从任何一个经由这些标签训练的分类器中得到这个！...可意会不可言传 英语已经发展了很久，但还不足以为任何东西都发明一个词。例如，在发表这篇文章时，没有英文单词用来形容「一只躺在沙发上的猫」，这是一个输入搜索引擎的完全有效的查询。
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。...我认为自从计算机视觉界轰动一时的 CLIP: Connecting Text and Images 出现后，这种方法的全球化将会加速。 在本文中，将只讨论研究计算机视觉中的神经网络的图片搜索方法。...所有这些损失的主要目的都是训练神经网络将图像转换为线性可分空间的向量，以便进一步通过余弦或欧几里德距离比较这些向量：相似的图像将具有紧密的嵌入，不相似的图像将距离则比较遥远。...池化 在神经网络架构中池化也会经常被用到，下面介绍图像检索任务中使用的几个池化层。...要计算指标：遍历所有请求，计算到所有元素（包括相关元素）的距离，并将它们发送到指标计算函数。 完整的样例介绍 这里以搜索相似商标logo为例介绍图像搜索引擎是如何工作的。
在这篇博客文章中，我将简要地解释其中的一些问题，并尝试从人类如何解读图像的角度比较这些技术。我还将把这篇文章引导到 AGI（人工智能）领域并加入我的一些想法。...动机 在我们深入研究之前，让我们从一些公司如何创造性地使用计算机视觉技术的例子中获得一些动力。据我所知，其中一个最酷的初创公司是 clarifai.com（http://clarifai.com/）。...假设您输入的是“山脉”，那么您将准确地将得到所有照片内容都包含山脉的搜索结果，谷歌搜图也是如此。...因此，给定一个有狗的图像，我们很有可能在图片中识别出一只狗。但这对于机器来说并非如此。机器可能仅针对一定数量的狗图像进行训练，因此可能很容易被愚弄。...然而，从某种意义上说，这些东西看起来非常狭小，Dota2 机器人特定使用于 Dota2，而不是其他任何东西。相反，人类的大脑非常通用。我们几乎所有的日常活动都会使用到大脑。
在CTF中，比赛的一部分就是使用启发式方法来自己识别文件。 ...初始分析 在搜索文件中的所有纯文本字符串时要用到一些有用的命令字符串，比如，grep是用来搜索特定的字符串，bgrep是用来搜索非文本数据模式和hexdump。 ...... 767787 IENDUnicode字符串（如果是UTF-8）可能会显示在搜索ASCII字符串中，但是要搜索其他编码，请参阅-e标志的文档。...Zip文件的分析 大多数CTF挑战都包含在zip，7z，rar，tar或tgz文件中，但只有在取证挑战中，存档容器文件才是挑战的一部分。...你可能没有在可视文件系统中查找文件，但很有可能是一个隐藏的卷，未分配的空间（不是任何分区的一部分的磁盘空间），已删除的文件或非文件文件系统结构， 如http://www.nirsoft.net
换句话说，神经进化算法只在遗传编码上操作，而不是在机器学习框架中复杂的数据结构上操作。当然，基因编码允许这两种表示之间存在映射关系。...直接编码表示神经网络的各个方面，它们在遗传表示中显式编码（如上图2所示）。直接编码直接在基因型中编码每个连接及其相应的权重，但通过排除神经网络中的偏差和激活函数的可能性来限制搜索空间。...这种直接编码可以表示任意的前馈和递归拓扑，也能够产生最优的拓扑。但“拓扑”太灵活的话，粒度的搜索空间就会变得非常庞大。因此需要设计良好的神经进化算法才能快速遍历该搜索空间。...所以在决定使用哪种编码之前，必须考虑两种编码的优缺点。 但是两种遗传编码都证明了遗传编码如何确定搜索空间的大小，例如。例如通过控制激活函数或某些层类型确定搜索空间。...繁殖方法与解决方式探索 有种遍历搜索空间的方法被称为繁殖的过程（the process of reproduction），这种方法与神经进化所使用的遗传编码密切相关。
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