//获取所有name为demand的对象 var obj = document.getElementsByName
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...图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。...对图像数据库中的图像逐一进行特征提取，并将其以图像文件名和图像特征一一对应的方式添加到特征库中； (2) 哈希编码。...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。
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。...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...基于文本的图像检索方法始于上世纪70年代，它利用文本标注的方式对图像中的内容进行描述，从而为每幅图像形成描述这幅图像内容的关键词，比如图像中的物体、场景等，这种方式可以是人工标注方式，也可以通过图像识别技术进行半自动标注...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。...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...如表2.1所示，在LabelMe图像数据集上，相比于暴力搜索方法以及基于树结构的搜索方法，通过将图像的特征编码后进行搜索，在编码位数为30比特时基于哈希的搜索方法单次查询时间比暴力搜索以及基于树结构的方法降低了将近...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。...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
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。...如图1.3右图所示，对于”湖泊”这一类图像，属于该类别的图像在表现形式上存在很大的差异，而对于下面所示的”dog” 类和”woman”类两张图像，虽然它们属于不同的类，但如果采用低层的特征去描述，比如颜色...，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。
今天在学习redis的时候，发现vim打开redis.conf配置文件的时候，#注释起来的代码是蓝色的，阅读起来很不方便。 ? ?...于是我研究了一下，发现SecureCRT中注释的颜色还是可以更改的，方法如下： 1.在根目录下执行 vim ~/.vimrc 如果没有 .vimrc 文件就直接新建一个 2.在这个文件中追加一行代码
当创建的网站成功备案后，很多人会因为第一次网站备案，对网站内容填写的信息不满意，因此想要在备案之后重新修改网站备案，但是大多数已经备案成功的人，并不知道如何修改网站备案？...，那么得重新填写网站负责人的相关信息才能够修改，不过如果想要给网站增加新的域名，那么在网站其他域名的地方填写新的域名即可。...网站备案后的内容能否更改 原则上来说，网站备案的内容无法进行更改。...不过如果网站备案成功以后，那么网站上的内容是可以更改的，备案之后的网站，可以使用国内的空间，如此国内的用户打开网站的速度要大于其他的空间，所以网站创立之后，备案是十分重要的，一旦没有备案成功，那么网站就被会直接撤销...对于网站域名或者内容不满意的用户，可以在网站备案之后对其进行修改，或者在网站上交ICP备案信息后，可以把网站给服务商，让服务商帮助修改网站备案的内容，这样可以减少个人或企业网站备案的负担与压力，强化服务商的备案责任
. - VisualGraph 搜索，核心是内容的索引和结果的排序。内容的索引，需要将一片文档中有价值的主体记录下来，建立倒排索引。而排序的好坏，直接影响着用户的观感。...举个例子，如下图，假设我们想从垂直场景的服装搜索出发，将街拍图片里的服饰对应到电商的商品链接上来。首先，需要先定义要索引什么样的内容，这就需要知道用户想要搜索什么。...在离线部分，如果要与检索 query 对应，势必要将库中值得搜索的内容先检测出来，就像 NLP 中的中文分词一样，把信息细化，实体化，以方便建立倒排索引。...Image Captioning 利用多年的自然语言处理积累，这个框架可以很自然地拓展到图像文字描述的问题上来。这样，基于图像内容的自然语言检索便成为可能。...我们测试了 QQ 空间里用户的随机上传的一些图片，文字生成效果如下图。可以看到相比传统图像打标签，我们可以生成更丰富的文字描述内容，更好地去描述图片中有价值的信息。
⚡[AIGC服务] ReplaceAnything | 图像内容任意替换 本文主要介绍基于AI的图像内容替换的应用，包括人物替换、服装替换、背景替换，非常适合数字内容制作和电商广告营销。...核心功能 ReplaceAnything 以其独特的功能脱颖而出，在内容替换领域树立了新的标杆。主要特点包括： 基于图像的内容替换：用自然语言描述生成的新内容替换图像的部分内容。...直观的用户界面：用户友好的界面，可以轻松选择和替换图像片段。 多功能应用：非常适合内容审核、创建定制营销材料和增强数字艺术。 其在人物替换、服装替换、背景替换等场景中都有广泛的应用。...工作原理 ReplaceAnything 采用先进的人工智能算法，旨在识别和修改图像中的特定元素。该工具利用机器学习技术来准确识别图像中的对象或特征，并提供根据用户偏好更改它们的功能。...营销专业人士：寻找独特的视觉内容创建工具。 人工智能和技术爱好者：有兴趣探索人工智能在图像处理方面的能力。
接下来主要介绍特殊图形的绘制方法,主 要图形包括:条形图、区域图、饼状图、柱状图、 离散图、罗盘图、羽毛图、…… [0,7,-2,2]); MATLAB提供的统计分析绘图函数还有很多,例如, 用来表示各元素占总和的百分比的饼图...的灰度平滑值…… 一、 课程设计的意义 通常在开发一个实际的应用程序时都会尽量做到界面友好,最常用的方法就是使用图形界面,而 Matlab 是一门面向对象的 语言。...Toolbo… (type,parameters) 表 A-5 像素和统计处理函数 功能 计算两个矩阵的二维相关系数 创建图像数据的轮廓图 计算图像区域的特征尺寸 显示图像数据的柱状图确定像素颜色……...面积图 面积图与柱状图相似,只不过是将一组数据的 相邻点连接成曲线,然后在曲线与横轴之间填充 颜色,适合于连续数据的统计…… 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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。...例如使用滑动窗口来得到图像区域时，由于没有考虑到图像的颜色、纹理、边缘等视觉内容，会产生大量无语义意义的区域，为之后的聚合过程带来冗余和噪声信息。...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。...在聚合特征的过程时，采用上篇提到的VLAD算法，先将图像的局部区域特征进行聚类，然后统计一幅图像中所有区域特征与其相近聚类中心的累积残差来表示最终的图像特征。...相对于最大池化算法，该方法考虑了区域特征间关联的同时对图像的局部信息有更细致的刻画，使得得到的最终图像特征对各类图像变换具有更高鲁棒性。 ?
在绘制完成之后，如果依然保存绘制过程的对象，例如 Transform 对象，那当界面再次刷新时，如果更改此对象的属性，将会影响渲染 似乎这不是一个可以做简单描述的问题，其实这个问题也让我前天花了半天的时间才解决的一个界面渲染问题的其中一个...如基础的知识，在 DrawingContext 里面如果想要在指定的地方绘制某个内容，可以采用的方法是调用 PushTransform 方法，设置当前绘制的变换，也就包括了设置当前绘制在哪，如下面代码...在调用 Pop 方法之后，是否 TranslateTransform 对象的内容已被拷贝，于是我变更代码如下 var drawingVisual = new DrawingVisual...看起来 PushTransform 内部没有拷贝 TranslateTransform 的对象，只是记录这条指令而已 从以上的例子可以看到在 DrawingContext 里面绘制的内容，其实调用 PushTransform...我在不断的更改 TranslateTransform 的属性，如下面代码 class Foo : UIElement { public Foo() {
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。...例如使用滑动窗口来得到图像区域时，由于没有考虑到图像的颜色、纹理、边缘等视觉内容，会产生大量无语义意义的区域，为之后的聚合过程带来冗余和噪声信息。...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。...相对于最大池化算法，该方法考虑了区域特征间关联的同时对图像的局部信息有更细致的刻画，使得得到的最终图像特征对各类图像变换具有更高鲁棒性。 ?...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？
1.视图端（views）的配置为： $(document).ready(function() {
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。...Google团队2003年[1]提出的视频内容检索方法借鉴文本检索流程，使用局部特征构建视觉词袋向量（Bag-of-Visual-Words，BoVW），也称BoF（Bag-of-Features），来表示图像...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。 ?...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。
这种操作在以前依靠图片名搜图的时代是难以想象的，直到出现了CBIR(Content-based image retrieval)技术，依靠图片的内容去搜图。...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...简单说就是将每篇文档都看成一个袋子，这个袋子里面装的是各种类别的词汇，我们按照类别把整篇文档的词汇归为不同的类，比如这些词汇的类可以是枪、银行、船、人、桌子等，然后依据每个类别中词汇出现的频率来判断整篇文档所描述的大致内容...类比到图像就是BOF(Bag of Features)了，以上所述的“袋子”就相当于是一副完整的图像，而“词汇”则相当于图像的局部特征(如SIFT、SURF)，先用这些局部特征来训练出图像的聚类中心，训练聚类中心的过程即相当于按照类别把文档的词汇归为不同的类...六、关于图像的稀疏编码 对于二维数据，我们还可以用图像压缩来说明。
这种操作在以前依靠图片名搜图的时代是难以想象的，直到出现了CBIR(Content-based image retrieval)技术，依靠图片的内容去搜图。...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...简单说就是将每篇文档都看成一个袋子，这个袋子里面装的是各种类别的词汇，我们按照类别把整篇文档的词汇归为不同的类，比如这些词汇的类可以是枪、银行、船、人、桌子等，然后依据每个类别中词汇出现的频率来判断整篇文档所描述的大致内容...类比到图像就是BOF(Bag of Features)了，以上所述的“袋子”就相当于是一副完整的图像，而“词汇”则相当于图像的局部特征(如SIFT、SURF)，先用这些局部特征来训练出图像的聚类中心，训练聚类中心的过程即相当于按照类别把文档的词汇归为不同的类...这样就起到压缩的目的了，因为只需要编码k个像素值(和图像每个像素点的对这k个值得索引)就可以表示整张图像了。当然，这会存在失真，失真的程度跟k的大小有关。
本次演讲从技术层面分享网易易盾在内容安全领域的算法实践经验，包括深度学习图像算法在复杂场景下的效果优化方案。...文 / 李雨珂 整理 / LiveVideoStack 大家下午好，我是来自网易易盾的李雨珂，本次我分享的主题是深度学习图像算法在内容安全领域的应用。...最初易盾是通过黑白名单库、规则系统的方式来做机器审核，随后逐渐增加了传统CV方法，包括图像纹理、肤色等手段来进行协助，最终发展到基于深度学习的内容审核方法。...具体方法上团队采用的基本技术手段是深度学习中最常见的图像分类网络和目标检测网络，图像分类网络是对图像整体提取特征后进行分类，目标检测在提取特征后对图像位置和类别打上标签。...上图列出了易盾在图像业务的横向拓展方面所做的工作，比如Logo识别和旗帜识别。
感谢 @zcl1122指出的倒数第三节代码中的i错误的被简书转行成大写的I的问题。 上一节粗略的描述了如何关于图像识别，抠图，分类的理论相关，本节主要用代码，来和大家一起分析每一步骤。...看完本节，希望你也能独立完成自己的图片、视频的内容实时定位。 首先，我们需要安装TensorFlow环境，建议利用conda进行安装，配置，90%尝试单独安装的人最后都挂了。...checkpoint的文件夹下面，这个问题git上这个同学解释了，详细的去看下https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow/issues/150 最后的最后，下载你需要检测的网路图片...，使他满足input的条件 #我们用的TensorFlow下的一个集成包slim，比tensor要更加轻便 slim = tf.contrib.slim #训练数据中包含了一下已知的类别，也就是我们可以识别出以下的东西...下面在拓展一下视频的处理方式，其实相关的内容是一致的。
问题 部署新服务器的时候，将登陆方式从密码登陆改为密钥登陆。在使用xshell验证密钥登陆的时候提示(报错)：所选的用户密钥未在远程主机上注册....25 08:59 id_rsa -rw-r--r-- 1 root root 397 Dec 25 08:59 id_rsa.pub 根据经验发现缺少authorized_keys文件，需要将本机的pub
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