文章目录1 引入2 白盒攻击2.1 Biggio2.2 Szegedy's limited-memory BFGS (L-BFGS)2.3 Fast gradient sign method (FGSM)2.4 DeepFool2.5 Jacobian-based saliency map attack (JSMA)2.6 Basic iterative method (BIM) / Proje
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2024-09-14 14:55:25
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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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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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在当今信息爆炸的时代，图像检索技术正变得越来越重要。通过图像检索，用户可以通过输入图像来搜索相关图片，这在很多场景下都具有重要意义，比如在电子商务中，用户可以通过拍摄或上传图片来查找相似的产品；在医学领域，医生可以通过图像检索来识别病灶等。而在这个过程中，Java是一种广泛应用的编程语言，通过Java开源库来实现图像检索是一个很好的选择。
### Java开源库介绍
在Java领域，有一些优秀
原创
2024-03-17 06:48:43
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# Java 图像检索 API
## 简介
在当今数字化时代，我们每天都会产生大量的图像数据。这些图像数据不仅包括我们拍摄的照片，还包括从互联网上下载的图片、社交媒体上的图片等等。如何高效地管理和检索这些图像数据成为了一个重要的问题。
Java 是一门非常流行的编程语言，拥有强大的图像处理和计算机视觉库。Java 图像检索 API 提供了一系列的工具和方法，帮助开发者实现图像的存储、索引和检
原创
2024-01-22 04:54:52
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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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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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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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顺序表和链表的比较
原创
2021-08-02 16:12:31
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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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OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取图像的特征，使其成为图像描述符。这些图像特征，也就是图像描述符，可以作为图像搜索的数据库。个人感觉就是，和「以图搜图」有点像。看了下面这个视频，或许你就能够明白了。https://v.qq.com/x/page/y0880pe6kdc.html也是一个很搞笑的片段.../ 01 / 特征检测算法这里简单介绍一下OpenCV常用的几种特征检测和提取算法。H
原创
2021-01-19 14:30:02
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图像检索前言一、基于内容的图像检索（CBIR）二、矢量空间模型（BOW表示模型、Bag of Words）1.视觉单词2.Bag of features原理3.Bag of features 图像检索流程4.对输入特征集进行量化三、实验 前言从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 TBI
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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OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取图像的特征，使其成为图像描述符。这些图像特征，也就是图像描述符，可以作为图像搜索的数据库。个人感觉就是，和「以图搜图」有点像。也是一个很搞笑的片段... 01 / 特征检测算法这里简单介绍一下OpenCV常用的几种特征检测和提取算法。Harris、FAST：用于检测角点的。SIFT、SURF、BRIEF：用于检测斑点的。ORB：FAST算法和BRIEF算
原创
2020-12-24 16:09:48
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https://github.com/facebookresearch/multigrainMultiGrain: a unified image embedding for classes and instancesAbstractMultiGrain是一种网络架构，产生的紧凑向量表征，既适合于图像分类，又适合于特定对象的检索。它建立在一个标准分类主干上。网络的顶部产生包含粗粒度和细
一、简介几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的，具有平移、旋转和尺度不变性。这7个不变矩构成一组特征量，Hu.M.K在1962年证明了他们具有旋转，
原创
2021-07-05 14:05:23
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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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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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