一阶段模型(yolo系列)【yolo1】  1、图像归一化为448x448x3,先通过Googlenet:inception(也称GoogLeNet)是2014年提出的,由多个下图的 inception模块串联,感觉是spp的前身,1*1卷积可以视为对单个像素的全连接运算,提升了非线性能力,多个分支用多个不同大小的卷积核能在多个尺度上同时进行卷积,然后拼接提取到不同尺度的特征,            
                
         
            
            
            
            SURF算法为每个检测到的特征定义了位置和尺度,尺度值可用于定义围绕特征点的窗口大小。不论物体的尺度在窗口是什么样的,都将包含相同的视觉信息,这些信息用于表示特征点以使得它们与众不同。 
  
 在特征匹配中,特征描述子通常用于N维向量,在光照不变以及少许透视变形的情况下很理想。另外,优质的描述子可以通过简单的距离测量进行比较,比如欧氏距离。 
  
 使用  
   SURF  
   进行特征            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-27 12:57:48
                            
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            在图像处理领域,结构相似性(Structural Similarity)是一种重要的指标,用于评估图像之间的相似程度。这种评估方法能够更准确地反映人类视觉系统的感知特征,特别是在使用 Python 和 OpenCV 库时。本文将详细探讨 Python OpenCV 中的结构相似性问题,涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面,旨在提供一个全面的解决方案和技术参考。            
                
         
            
            
            
            图像由许多的像素组成。这些像素的分布和值包含了图像的许多重要的信息。利用这些信息我们可以计算出图像的直方图,并且去改善图片的效果,检测图像的纹理等。下面我们就来看一下怎么得到图像的直方图。直方图给出了相同灰度值的像素个数。灰度图的直方图基本上有256个坐标点。0点给出了图像中所有灰度值为0的像素的个数等等依次类推。算出所有坐标值的和,也就得到了总的像素数。直方图也可以被规范化,也就是说坐标值的和为            
                
         
            
            
            
            目录一. OpenCV 基于图像的运算1 cv.item( ) 获取图像某个位置的像素值2. cv. itemset( ) 修改图像某个位置的像素值3. cv.split( ) / cv.merge( ) 通道的分割与合并4. cv.copyMakeBorder ( ) 添加边框5. cv.addWeighted ( ) 图像融合 / 权重和6. cv.threshold 二值化操作7. cv.            
                
         
            
            
            
            背景常见的余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的每天采集的数据以千万计算,性能就是一个非常大的瓶颈。传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概率下是相等的;如果不相等,除了说明原始内容不相等外            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于图像的相似性匹配常用的方法包括以下几种: 1. 获取(区域或全局)直方图(颜色直方图,灰度直方图,LBP,HOG等)直接利用各种相似性距离度量,或者计算其各阶矩,或者对其曲线进行二值化,然后进行比较。 其中各种相似性距离度量在另外一篇博客中做了介绍,各种矩常用的包括一阶矩(即均值),二阶矩(即方差),无穷阶矩(最大值);曲线的二值化是 g(i) = hist(i)>hist(i+1)?            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要本文基于接着多语义匹配模型[1]和BERT匹配模型[2]介绍一些多维度语义交互匹配模型,包括2017 BiMPM模型[3]和腾讯出品的2018 MIX[4]。这些方法的核心特征都是在多语义网络的基础上,从多视角提出新增特征维度,新增多信道信息交叉,构造attention等方式,而后拼接特征或者通过卷积变换通道方式整合特征,一般效果都会超过之前介绍的ESIM模型[1]。本文结合实际            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            矩阵树定理 Matrix Tree  
  矩阵树定理主要用于图的生成树计数。
  
  看到给出图求生成树的这类问题就大概要往这方面想了。
  
  算法会根据图构造出一个特殊的基尔霍夫矩阵\(A\),接着根据矩阵树定理,用\(A\)计算出生成树个数。
  
  
  1.无向图的生成树计数  
  对于给定的可含重边的连通无向图\(G\),求其生成树的个数。求法如下:
  
  定义度数矩阵\            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述当您听到“以图搜图”时,是否首先想到了百度、Google 、阿里等搜索引擎的以图搜图功能呢?事实上,完全可以搭建一个属于自己的以图搜图系统:自己建立图片库;自己选择一张图片到库中进行搜索,并得到与其相似的若干图片。为了让尝试相似图片检索的场景,基于内积距离计算和图片特征提取模型 VGG16 设计了一个以图搜图系统。 正文分为系统概览、 VGG 模型、数据准备、系统部署、总结五个部分。系统构建开            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-01 13:53:19
                            
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            # 文本相似性匹配及其在Java中的应用
在当今信息爆炸的时代,文本数据的快速增长使得文本相似性匹配成为一项重要的技术。文本相似性匹配不仅可以在搜索引擎优化、推荐系统、内容分类等众多领域发挥作用,还能帮助我们提高信息获取的效率。本文将探讨文本相似性匹配的基本概念、常用算法,并通过一个Java开源示例加深理解。
## 什么是文本相似性匹配?
文本相似性匹配是通过计算不同文本之间的相似性来判断它            
                
         
            
            
            
            # OpenCV 图片识别比对相似性实战指南(Java)
在计算机视觉领域,使用OpenCV进行图片识别与比对是一项常见的任务。本文将为刚入行的小白提供一个简单的指南,教你如何使用Java和OpenCV库来实现图像相似性检测。以下是整个流程的概述:
| 步骤   | 描述                                 | 输出              |
|--------            
                
         
            
            
            
            目录背景介绍背景知识原理过程介绍1. 减小图像的尺寸2. 编程灰度图像3. 计算颜色的平均值4. 计算64位中的每一位5. 计算hash值Go语言实践参考文档 背景介绍2008年TinEye上线了图片搜索,开始是注册制,后来逐步放开。2011年, Google也上线了相似图片搜索,通过用户上传的图片,可以搜索相似的图片。 参考文档中提供了一些介绍图像搜索的一些文章, 尤其是阮一峰2011年和201            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-11 21:42:36
                            
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            # 使用PaddleNLP进行文本相似性分析
在自然语言处理中,文本相似性是一个重要的任务,广泛应用于搜索引擎、推荐系统等场景。PaddleNLP 是一个强大的中文自然语言处理工具包,提供了丰富的功能和模型来处理文本相似性任务。本文将探讨如何使用 PaddleNLP 进行文本相似性分析,提供相关的代码示例,以及类图与序列图来帮助理解。
## 文本相似性分析的基本概念
文本相似性分析旨在评估给            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-05 04:00:23
                            
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            # Java相似性
## 引言
Java是一种广泛使用的编程语言,具有很高的可移植性和跨平台性。它是一种面向对象的语言,被广泛用于开发各种类型的应用程序,从桌面应用程序到企业级应用程序和移动应用程序。Java的相似性是指两个或多个Java程序之间的相似性。本文将介绍Java相似性的概念,并提供一些代码示例来说明。
## Java相似性的概念
Java相似性指的是两个或多个Java程序之间的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-23 07:27:40
                            
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            在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确 与否。  本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 
 
本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距            
                
         
            
            
            
            应用场景结构相似性,是一种衡量两幅图像相似度的指标,通常用作图像质量评估,在图像重建、压缩领域,可以计算输出图像与原图的差距。MSE有很多算法可以计算输出图像与原图的差距,其中最常用的一种是 Mean Square Error loss(MSE)。它的计算公式很简单:就是计算重建图像与输入图像的像素差的平方,然后在全图上求平均。 有时候两张图片只是亮度不同,但是之间的 MSE loss 相差很大。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-01 11:48:43
                            
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            导读在之前的文章图像处理中常用的相似度评估指标中,我们介绍了通过MSE、PSNR、SSIM以及UQI等指标来计算图像之间的相似度。但是,在使用这些算法计算图像相似的时候两张图像的size必须一致,而且这些算法对于图像的旋转、缩放、平移、仿射变换以及光照强度等都是不鲁棒的。这篇文章我们来介绍几个更加鲁棒的图像相似度计算的算法,SIFT、SURF以及ORB三种算法,它们都是基于特征点的提取来计算图像之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            检测任意两张图片的相似度思路加载两张图片为bitmap进入内存将内存中的两张图片bitmap转换为Mat矩阵(Mat类是OpenCV最基本的一个数据类型,它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像,包括单通道二维数组——灰度图,多通道二维数组——彩色图)把Mat矩阵的type转换为Cv_8uc1(1通道8位矩阵)类型,然后转换为Cv_32F, 因为在c++代码中会判            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 目录
- [引言](#引言)
- [整体流程](#整体流程)
- [步骤一:准备工作](#步骤一准备工作)
- [步骤二:文本预处理](#步骤二文本预处理)
- [步骤三:计算文档相似度](#步骤三计算文档相似度)
- [总结](#总结)
## 引言
在软件开发过程中,我们经常需要对文本进行相似性比较,以便进行文本聚类、搜索引擎等相关应用。而Java作为一种广泛使用的编程语言,也提供了丰富            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-06 15:43:26
                            
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