圖像檢索中，對一幅圖像編碼后的向量的維度是很高。以VLAD為例，基於SIFT特征點，設視覺詞匯表的大小為256，那么一幅圖像編碼后的VLAD向量的長度為$128 \times 256 = 32768 ...

概述 基於內容的圖像檢索技術是采用某種算法來提取圖像中的特征，並將特征存儲起來，組成圖像特征數據庫。當需要檢索圖像時，采用相同的特征提取技術提取出待檢索圖像的特征，並根據某種相似性准則計算得到特征數 ...

本文對前面的幾篇文章進行個總結，實現一個小型的圖像檢索應用。 一個小型的圖像檢索應用可以分為兩部分： train，構建圖像集的特征數據庫。 retrieval，檢索，給定圖像，從圖像庫中 ...

在前面實現的檢索中，根據圖像編碼后向量（VLAD)的相似性，從圖像庫中檢索出，與查詢圖像VLAD向量最相似的圖像。由於實際場景圖像的復雜性，僅僅利用VLAD向量的相似並不能取得很好的精度，通常先利用V ...

TF-IDF RootSift VLAD TF-IDF TF-IDF是一種用於信息檢索的常用加權技術，在文本檢索中，用以評估詞語對於一個文件數據庫中的其中一份文件的重要程度。詞語 ...

在上一篇文章中圖像檢索(2):均值聚類-構建BoF中，簡略的介紹了基於sift特征點的BoW模型的構建，以及基於輕量級開源庫vlfeat的一個簡單實現。 本文重新梳理了一下BoW模型，並給出不同的實現 ...

在圖像檢索時，通常首先提取圖像的局部特征，這些局部特征通常有很高的維度（例如，sift是128維），有很多的冗余信息，直接利用局部特征進行檢索，效率和准確度上都不是很好。這就需要重新對提取到的局部特征 ...