图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。 看了两篇文章： Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features https://arxiv.org/pdf/1612.06321v4.pdf ...

图像检索中，对一幅图像编码后的向量的维度是很高。以VLAD为例，基于SIFT特征点，设视觉词汇表的大小为256，那么一幅图像编码后的VLAD向量的长度为$128 \times 256 = 32768 $。通常要对编码后的VLAD向量进行降维，降维后的向量长度应该根据图像库中图像量的大小 ...

1.首先。我们用surf算法生成图像库中每幅图的特征点及描写叙述符。 2.再用k-means算法对图像库中的特征点进行训练，生成类心。 3.生成每幅图像的BOF。详细方法为：推断图像的每一个特征点与哪个类心近期。近期则放入该类心，最后将生成一列频数表。即初步的无权 ...

原文来自我的独立blog：http://www.yuanyong.org/blog/cv/lsh-itq-sklsh-compliment 这两天寻找idea，想来思去也没想到好点的方法，于是把前段时间下过来的一篇《Iterative Quantization ...

相似图像检测 VGGNet特征提取 利用VGGnet的预训练模型来实现图像的检索，先用预训练模型来抽取图片的特征，然后把待检索的图像和数据库中的所有图像进行匹配，找出相似度最高的 在jupyter notebook上实现 文件路径设置： root|____ code ...

今天主要回顾一下关于图像检索中VLAD（Vector of Aggragate Locally Descriptor）算法，免得时间一长都忘记了。关于源码有时间就整理整理。 一、简介 　　虽然现在深度学习已经基本统一了图像识别与分类这个江湖，但是我觉得在某些小型数据库上或者小型的算法上常规的如 ...

目录 1. 传统的方法 1.1 相似检索(特征提取,相似度计算) 1.1.1 颜色、纹理、形状 a. 相似颜色检索 b. 相似纹理检索 c. 相似形状检索 ...

前言 在最近邻搜索（nearest neighbor search）问题中，给定一个查询（query），目标是要找到空间中离它最近的点。这里所说的空间可以是任意的空间，比如特征空间，或者语义空间。具体来说，在图像检索这个问题中，每张图像对应空间中的一个点，而所谓的“近”既可以是外观上的近（看着 ...