原文:大规模图像检索的利器--Deep哈希算法

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 看着像 ,也可以是语义上的近 同类 。以下图为例,当我把左侧的图像扔给两个不同的搜索引擎后,得到的返回结果就对 ...

2020-02-10 15:17 0 1415 推荐指数:

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基于哈希图像检索技术

为什么在图像检索里面使用到哈希(hashing)算法? 基于哈希算法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 ...

Fri Jun 20 19:24:00 CST 2014 2 5575
图像检索算法

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 ...

Tue Mar 26 04:22:00 CST 2019 0 3782
基于哈希图像检索技术

为什么在图像检索里面使用到哈希(hashing)算法? 基于哈希算法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 ...

Fri May 06 17:38:00 CST 2016 0 7291
Bag of Features (BOF)图像检索算法

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 ...

Sat Feb 03 01:11:00 CST 2018 1 1997
图像检索(6):局部敏感哈希索引(LSH)

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 ...

Tue Oct 16 17:51:00 CST 2018 0 7103
图像检索——VLAD

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 ...

Sat May 27 01:17:00 CST 2017 6 16032
相似图像检索

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检索,先用预训练模型来抽取图片的特征,然后把待检索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 ...

Tue Jun 15 01:13:00 CST 2021 0 189
 
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