目录一、原理二、检索流程三、实验过程准备工作代码1.生成词汇表2.生成数据库3.图像搜索遇到的问题 提示：以下是本篇文章正文内容，案例可供参考一、原理Bag of Feature 是一种图像特征提取方法，它借鉴了文本分类的思路（Bag of Words），从图像抽象出很多具有代表性的「关键词」，形成一个字典，再统计每张图片中出现的「关键词」数量，得到图片的特征向量。二、检索流程特征提取构建视觉词
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2023-08-05 11:36:25
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前言：该博客没有进行IOU Precision Recall等指标的计算讲解，默认这些基本知识已经掌握，这里只对 map 中比较难懂且和其他博客中存在歧义的部分进行讲解。目标检测中的 map 计算：举个栗子：Image 1：预测出了5个框（在一定的阈值下，且经过了NMS等处理），真实的标注信息只有三个框（也就是只能有3个correct 框），将5个预测框通过置信度进行排序，然后分别从上至下计算 p
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2023-11-19 22:04:39
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图像检索一、Bag of features算法1.1Bag of features算法原理1.2算法流程二、基于Bag of features算法的图像检索2.1代码2.2结果截图2.3小结三、图像源四、实验总结五、遇到的问题以及解决方法一、Bag of features算法1.1Bag of features算法原理此算法的思想是在我们先做一个数据集，然后找到图像中的关键词，这些关键词必须具备较
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2023-08-22 16:20:56
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图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索，如淘宝拍立淘，只需要用户随手拍照即可精准检索，提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。
一图读懂全文ShowMeAI社区的技术专家小伙伴们对图像检索的典型算法做了实现，构建了相关应用 ?『基于CNN与三元组的
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2024-01-22 12:15:19
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CNN与FCN区别1 CNN从图像级别的分类 FCN像素级别的分类2 CNN网络在卷积之后会接上若干个全连接层，映射成固定长度的特征向量 FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层3 FCN可以接受任意尺寸的输入图像CNN： 通常cnn网络在卷积之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（featur
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2024-04-26 16:10:01
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-03-19 22:41:11
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## LSTM 图像检索
图像检索是指通过输入一张图像，系统可以从数据库中检索出与该图像相似或相关的图像。这在图像搜索、图像分类和图像标签等领域都有广泛的应用。本文将介绍如何利用 LSTM（长短期记忆网络）实现图像检索的 Python 代码，并简要解释 LSTM 的原理。
### LSTM 简介
LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门用于处理序列数据。相比于传统的 RNN，LST
原创
2024-01-12 12:48:42
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前言 医学领域的数据集具有标注样本少、图像非自然的特点，transformer已经证明了在自然图像领域下的成功，而能否应用于医学领域等少量标注样本的非自然图像领域呢？本文研究比较了CNN和ViTs在三种不同初始化策略下在医学图像任务中的表现，研究了自监督预训练对医学图像领域的影响，并得出了三个结论。代码：https://github.com/ChrisMats/medical
1 简介描述了一种基于 Hu 形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法 IMS 。实验结果表明, 使用 IMS 。 算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性, 适合于进行图像形状的检索 。 2 部分代码function varargout = MainForm(varargin)% MAINFORM MATLAB code for MainForm.fig% MAINFO
原创
2021-11-22 21:50:10
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BOW图像检索一. 图像检索简介二. 检索的分类三. BOW图像检索3.1 BOW原理简述3.2 算法实现步骤(1) 特征提取(2) 学习“视觉词典”visual vocabulary(3) 视觉词典量化，把输入图像转化成频率直方图(4) 构造特征到图像的倒排表(5) 根据索引结果进行直方图匹配四. 算法代码实现4.1 数据集及环境配置4.2 代码实现4.3 测试数据集 一. 图像检索简介在检索
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2023-10-11 15:43:22
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图像检索图像检索图像检索PyRetri
原创
2021-08-02 14:47:23
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顺序表和链表的比较
原创
2021-08-02 16:12:31
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2023-05-18 15:16:31
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原创
2023-03-08 10:44:06
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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
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2024-06-03 12:20:12
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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
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2023-10-18 22:07:57
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Bag of features图像检索一、原理1、Bag-of-words2、步骤2.1 特征提取2.2 学习 “视觉词典（visual vocabulary）2.3 针对输入特征集，根据视觉词典进行量化2.4 把输入图像，根据TF-IDF（词频-逆向文档频率）转化成视觉单词（visual words）的频率直方图2.4.1TF-IDF2.4.2 构建频率直方图2.5 构造特征到图像的倒排表，通
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2023-11-28 21:41:26
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BOF图像检索一、基本原理1.什么是图像检索2.基于文本的图像检索3.基于内容的图像检索4.BOF（Bag Of Feature）4.1 原理4.2 BOF算法的流程二、实验数据三、实验代码四、运行结果五、实验总结 一、基本原理1.什么是图像检索从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检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR）
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2024-08-17 12:50:13
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最近计算机视觉大作业让比较一下图像检索的各种方法，于是进行了学习： 1.LSH LSH(Locality-Sensitive Hashing)较为官方的理解为：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同
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2024-08-15 14:23:56
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如何用Pytorch包处理数据 常用的：对于图像，可以用 Pillow，OpenCV对于语音，可以用 scipy，librosa对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy 对于视觉处理，常用torchvision包处理数据集，其包括Imagenet，CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.data
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2024-07-09 16:12:32
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