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。...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。...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。
%camList = webcamlist; % cam = webcam(1); % img= snapshot(cam); % clear cam; % i...
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。...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...由于未经编码的特征在数域上是连续的，而哈希编码得到的是一个二值哈希码，也就是说从数域上来讲哈希函数集是一个将数值从连续域变换到离散域的过程，因而会导致在优化哈希函数集时往往难于求解10，从而使得设计一个有效的哈希函数集极其不易...在面向大规模图像检索时，除了采用图像哈希方法外，还有另一类方法，即向量量化的方法，向量量化的方法中比较典型的代表是乘积量化(PQ, Product Quantization)方法，它将特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔乘积
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。...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...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。...siftGPU加速SIFT提取，因而从整体上来说能够获得比较好的检索效果，但这一类方法通常其特征维度往往是非常高的，如图1.2所示，在牛津建筑物图像数据库上采用词袋模型进行检索，为了获得较高的检索精度，...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。...，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。
大规模图像检索特点 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。...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...，研究者们在验证图像检索算法性能的时候，用得比较多是corel1k，该图像库共1000张图片，与今天同样可以用于图像检索的最流行的图像分类库imageNet数据集相比，其量级已经有了成千上万倍的增长，因而图像检索应满足大数据时代的要求...为了对这些高维的特征有一个维度量级的定量认识，本文以词袋模型构建的特征向量为例，在牛津大学建筑物图像数据集上试验了特征维度(在数值上跟聚类单词数目大小相等)对检索精度的影响，从图1.2中可以看到，词袋模型的特征维度是非常高的...、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。
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 ?
最近在做.net项目中遇到无法捕获到错误的问题，即使在全局的错误捕获中，也依然没有捕获到，直接造成系统奔溃，究其原因是用了async void 的方法，async void是要避免使用的，详情可以看MSDN...zh-CN/archive/msdn-magazine/2013/march/async-await-best-practices-in-asynchronous-programming 如下代码是错误的：...public void DoFoo() { try { Foo(); } catch (Exception ex) { // 这里永远不会被捕获到...} } 根据MSDN文章以下代码才是最佳做法： // 最重要的是需要捕获错误的方法，要避免async void，改成 async Task public async Task Foo() {...void DoFoo() { try { Foo().Wait(); } catch (Exception ex) { // 这里可捕获到错误
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...显然的，上述方法都属于人工设计的方法来进行抽取特征，很自然的就想到使用当今很火热的深度学习来代替人工的设计的方法，所以这篇文章主要介绍的就是基于深度学习的图片检索。...，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。...对于 cifar10 来说，使用数据强化后，能达到 89% 左右的 Accuracy，图片检索的 map 能够达到 85%，可以说性能上十分可观。...，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。
问题描述 曾经碰到一种奇怪的Crash场景：Windows程序Crash，每次用windbg attach或者ntsd/cdb产生dump，总是不能捕获到程序出错时候的栈，而且crash的时候只能看到少数甚至只剩一个线程的信息...问题分析 首先确认Dump选项是进程的全部信息；也检查了写Dump的时候系统的资源充足（CPU,Memory等）。...大家平时碰到的Crash，大多数都是非法资源的访问，实际上还有一种可能存在的场景，就是进程被Kill/Terminate掉，此时捕获的Dump信息不一定是程序出错时候的栈。...可以先通过笔者之前写过的文章的程序被谁干掉了?...比较隐晦的一些场景，并不是自己编写的程序代码显示的调用退出进程API，而是由于一些API调用或者异常处理导致的: 比如微软的安全函数，strcpy_s在VS2005中比如当目标buffer空间不够就会调用
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...KMeans from matplotlib import pyplot as plt # get_ipython().magic('matplotlib inline') # ### 基于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...，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
导言 传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。...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。...但是因为卷积神经网络主要对全局空间信息进行编码，导致所得特征缺乏对图像的尺度、旋转、平移等几何变换和空间布局变化的不变性，限制了其对于高度易变图像检索的鲁棒性。...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。
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...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))...基于内容的图像检索 哈希方法-提升检索速度 在CBIR中，查询速度和查询准确率是一对需要权衡的指标。查询速度方面，可以使用二值哈希的方法来大幅度提升。...由于汉明距离的比较完全可以基于位操作，相比基于数值特征的图像检索，查询速度可以得到数十倍的提升。...深度哈希(deep hash)将CNN与哈希图像检索结合，同时拥有检索精度高，速度快的特点。其方法可以概括为，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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...第一行代表gallery的7个元素是否与query[0]同类；第二行代表gallery的7个元素是否与query[1]同类。。。 [[0. 1. 1. 0. 0. 0. 1.]...[[3 0 2 5 1 4 6] #gallery的七个元组中，与query[0]最近的元素是gallery[3]，其次是gallery[0]，再次是gallery[2]。。。...&k, query[1]的acc&k, query[2]的acc&k r = np.zeros(n_query) #[0, 0, 0] 分别是query[0]的recall&k,...query[1]的recall&k, query[2]的recall&k for it in range(n_query): #比如it=0 gnd = Gnd
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。...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...，模板图片的设计也显得很粗糙，而且整个过程没有设计反馈系统，系统无法自动升级，迁移性很差。
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 1.摘要 随着数据的爆炸式增长以及数据维度的增加，大规模图像在存储和计算上給图像检索技术带来了新的难题。...基于内容的图像检索(CBIR)，图像检索的核心就是计算图像特征间的相似度，然后度量图像之间的相近程度，按照从高到低的准则，将索引结果排序展示给用户。...基于文本的图像检索具有很大缺陷，为了弥补缺陷，基于内容的图像检索流行了起来。凭借良好的相似度度量方法，使用以图搜图的检索方式来实现最终任务。...在基于内容的图像检索算法中，许多学者引进了一种比较具有代表性的算法-哈希算法。哈希算法使用的是压缩编码的形式，解决了基于内容的图像检索技术中的一些不足，也是一种最近邻的检索方法。...5.基于内容的图像检索的基础理论 基于内容的图像检索系统具体实施过程：输入一张待查询图像，利用训练的模型算法提取索引图像的特征向量，然后提取整个数据库所有图像的特征向量，接着通过建立的图像索引结构，选择恰当的方法进行图像相似性计算
以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...1、DELF的架构（实现流程） 如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。...，这是论文的关键部分，也是比较难懂的部分。...检索匹配，这一步就超级快了。
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。...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...，它需要手动提取特征，再加上Kmeans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，模板图片的设计也显得很粗糙，而且整个过程没有设计反馈系统，系统无法自动升级，迁移性很差。
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