计算机视觉——Bag Of features图像检索原理什么是图像检索什么是Bag Of Word模型什么是sift特征提取什么是视觉词典什么是TF-IDF基于BOW的图像检索步骤结果与分析10维100维1000维5000维分析总结遇到的问题及解决 原理什么是图像检索图像检索就是基于图像的某一特征对其他图片进行匹配检索。从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像
基本原理：bag-of-words 模型Bag-of-words词袋模型最初被用在信息检索领域，对于一篇文档来说，假定不考虑文档内的词的顺序关系和语法，只考虑该文档是否出现过这个单词。假设有5类主题，我们的任务是来了一篇文档，判断它属于哪个主题。在训练集中，我们有若干篇文档，它们的主题类型是已知的。我们从中选出一些文档，每篇文档内有一些词，我们利用这些词来构建词袋。我们的词袋可以是这种形式：{‘w
转载
2023-10-18 22:07:57
107阅读
# Faiss Python检索实现指南
## 概述
本文将向您介绍如何使用Faiss库实现Python检索功能。Faiss是一款用于大规模相似性搜索和聚类的库，由Facebook AI Research开发。它提供了高效的索引和搜索算法，可用于处理百万级别的数据。
在本指南中，我们将按照以下步骤来实现Faiss Python检索：
1. 安装Faiss库及其依赖
2. 准备数据集
3.
深度学习 Day25——使用Pytorch实现彩色图片识别 文章目录深度学习 Day25——使用Pytorch实现彩色图片识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项和设置GPU2、下载数据3、加载数据4、数据可视化四、构建CNN网络结构1、函数介绍2、构建CNN并打印模型3、可视化模型结构五、训练模型1、设置损失函数，学习率2、编写训练函数3、编写测试函数4、正式训练六、结果可视化七、最后
现代信息检索
王老师的现代信息索引讲的很精彩，但是三节联排的课程总让我的注意力没办法太集中。在这里记录一下知识，也但是回顾了。支持布尔查询的索引办法，在给定一个查询的情况下，可能匹配到的结果非常的多，那么对匹配结果（文档）进行评分或者相关权重分析，就显得尤为重要。一、 参数化索引和域索引 通常的文档都有额外的结构（title，author，cont
常见应用场景图片、视频、语音、文本等非结构化数据可以通过人工智能技术（深度学习算法）提取特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析与检索。针对向量检索常见的应用场景有[2]：图片识别：以图搜图，通过图片检索图片。具体应用如：车辆检索和商品图片检索等。视频处理：针对视频信息的实时轨迹跟踪。自然语言处理：基于语义的文本检索和推荐，通过文本检索近似文本。声纹匹配，音频检索。
文章目录前言一、特征提取网络二、数据库图像特征提取三、特征比对计算总结 前言最近项目上有一些图像相似性的问题需要研究，之前用传统基于特征点方法还是有一些劣势。想了一下写一篇简易的关于使用神经网络来做图像搜索的文章，图像搜索本质是输入一张图像，从数据库查找到和他最相似的图像并排序返回。最关键的环节就是两张图像相似度的度量。本文方法感觉和孪生神经网络没有什么本质区别，都是输入到同一个网络然后计算相似
如题
转载
2022-10-14 13:34:20
420阅读
目录Cifar10 转 png第一步：下载 cifar-10-python.tar.gz第二步：运行 1_1_cifar10_to_png.py主要模块scipy.misc.imsave()函数：pickle模块 os.path.join第三步： 训练集、验证集和测试集的划分主要模块glob模块 shutil模块os.walk()方法split()和os.path.split(
在图像中要解决的霍夫直线检测是针对二值图的， 验证哪些前景或者边缘像素点是共线的。 如图9-11所示是一个宽度为10、 高度为10的二值图， 在这里前景像素点是用白色（灰度值是255） 标注的， 目的是验证哪些白色像素点是共线的。 首先要根据每一个白色像素点的坐标， 对应“画”出霍夫空间中的曲线， 但是真正在程序实现中因为自变量0≤θ<180°有无数个点， 所以需要描出无数个点才
转载
2023-08-07 13:06:17
100阅读
随着电子商务和在线网站的出现，图像检索在我们的日常生活中的应用一直在增加。亚马逊、阿里巴巴、Myntra等公司一直在大量利用图像检索技术。当然，只有当通常的信息检索技术失败时，图像检索才会开始工作。背景图像检索的基本本质是根据查询图像的特征从集合或数据库中查找图像。大多数情况下，这种特征是图像之间简单的视觉相似性。在一个复杂的问题中，这种特征可能是两幅图像在风格上的相似性，甚至是互补性。由于原始形
在说明这篇文章之前，关于ssd的原理，大家自行的去百度了解一下，我个人觉得我不擅长讲解原理理论这块，所以不再累述，我们直接进入正题。 上面这张图就完美的讲述了整个网络结构，主体网络是vgg-16,然后去掉全连接层，在这基础上进行更改，在vgg-16中，总共有五次maxpoll下采样，在第三次maxpoll之后，第四次maxpoll之前，将数据单独拿出来处理后放到检测层，在vgg-16之后再来两次卷
摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spark做数据挖掘相关的工作。
摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spa
Faiss是一个由facebook开发以用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集中进行搜索。它还包含用于
原创
2022-12-18 01:34:52
4360阅读
# 在Android NDK中编译向量检索库FAISS
随着数据分析与人工智能技术的发展，向量检索成为了许多应用中不可或缺的部分。FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的相似性搜索库，广泛应用于大规模向量检索。在本篇文章中，我们将探讨如何在Android NDK环境中编译FAISS库，并通过代码示例帮助大家了解向量检索的基本实现。
## 什么是FAI
为了留住和获得新客户，尤其是在电子商务领域，客户服务需要一流。已经有数以千计的电子商务平台，而且这个数字在未来只会增加。具有出色客户体验的平台将长期生存。问题是我们如何提供优质的客户服务？我们可以通过多种方式提升客户体验。让搜索引擎成为最先进的不仅会让客户满意，还会通过交叉销售增加销售额。有很多方法可以使用自然语言处理、深度学习等搜索引擎和推荐引擎。最新版本是图像处理。我们可以利用图像处理、深度学
? 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制?第P2周：彩色图片识别?● 难度：小白入门⭐ ● 语言：Python3、Pytorch? 要求：学习如何编写一个完整的深度学习程序手动推导卷积层与池化层的计算过程?本次的重点在于学会构建CNN网络一.前期准备1.设置GPUimport torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
im
?第P2周：彩色图片识别?难度：小白入门⭐语言：Python3、Pytorch? 要求：学习如何编写一个完整的深度学习程序（✔）手动推导卷积层与池化层的计算过程（✔）?本次的重点在于学会构建CNN网络目录一 前期工作1.设置GPU或者cpu 2.导入数据二 数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据 三 搭建网络四 训练模型1.设置学习率2.模型训练五 模型评估1.L
图像检索图像检索图像检索PyRetri
原创
2021-08-02 14:47:23
316阅读
设想和目标1. 我们的软件要解决什么问题？是否定义得很清楚？是否对典型用户和典型场景有清晰的描述？我们希望通过将ENAS的网络架构优化算法转变为实例化项目，能够在有一定实际意义下解决对于Pytorch图像识别的探索问题。项目性质为科研项目，由于是依托算法研究产生产品，故对于产品本身性质并不明确，通过与老师交流后初步定义为基于微信前端与后台学习框架交互的识别平台，主要以微信小程序的交互形式
转载
2023-10-09 16:52:23
58阅读
