为什么在图像检索里面使用到哈希（hashing）算法？ 基于哈希算法的图像检索方法将图片的高维内容特征映射到汉明空间（二值空间）中,生成一个低维的哈希序列来表示一幅图片,降低了图像检索系统对计算机内存空间的要求,提高了检索速度,能更好的适应海量图片检索的要求。 最近或者最近邻问题在大规模 ...

为什么在图像检索里面使用到哈希（hashing）算法？ 基于哈希算法的图像检索方法将图片的高维内容特征映射到汉明空间（二值空间）中,生成一个低维的哈希序列来表示一幅图片,降低了图像检索系统对计算机内存空间的要求,提高了检索速度,能更好的适应海量图片检索的要求。 最近或者最近邻问题在大规模的数据 ...

Deep Supervised Hashing for Fast Image Retrieval Abstract 在本文中，我们提出了一种新的哈希方法来学习紧凑的二进制码，以便在大规模数据集上高效地检索图像。而复杂的图像外观变化仍然对可靠的检索 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...