针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。...图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based...基于文本的图像检索方法始于上世纪70年代，它利用文本标注的方式对图像中的内容进行描述，从而为每幅图像形成描述这幅图像内容的关键词，比如图像中的物体、场景等，这种方式可以是人工标注方式，也可以通过图像识别技术进行半自动标注...自此，基于内容的图像检索技术便逐步建立起来，并在近十多年里得到了迅速的发展。...基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门
基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索 相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。...相同类别图像检索 对给定的查询图片，相似图像检索的目标是从图像库中查找出那些与给定查询图像属于同一类别的图像。...相同类别图像检索目前已广泛应用于图像搜索引擎，医学影像检索等领域。 对于相同类别图像检索，面临的主要问题是属于同一类别的图像类内变化巨大，而不同类的图像类间差异小。...不管是相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在使用CNN模型提取自动特征的时候，最终得到的维度一般是4096维的特征，其维度还是比较高的，直接使用PCA等降维的手段，虽然能达到特征维度约减的目的，但在保持必要的检索精度前提下...，能够降低的维度还是有限的，因而对于这一类图像检索，同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制，使其适应大规模或海量图像的检索。
大规模图像检索特点 无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。...得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升，基于内容的图像检索技术经过十几年的发展，其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集，比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段...，研究者们在验证图像检索算法性能的时候，用得比较多是corel1k，该图像库共1000张图片，与今天同样可以用于图像检索的最流行的图像分类库imageNet数据集相比，其量级已经有了成千上万倍的增长，因而图像检索应满足大数据时代的要求...图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。...、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。
基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。...此外，基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多，并且对数据分布敏感，从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。...相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的...基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集，使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后，在汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。...在面向大规模图像检索时，除了采用图像哈希方法外，还有另一类方法，即向量量化的方法，向量量化的方法中比较典型的代表是乘积量化(PQ, Product Quantization)方法，它将特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔乘积
二、基于内容的图像检索流程 图像内容检索流程与文本检索流程类似，但二者信息表征方法不同。文本通过词频计算BoW来表征一段文本内容，而图像则使用视觉特征来表示。...基础得到的视觉词库，计算所有图像（或视频中帧）数据的BoVW向量。检索进程启动时，将目标数据库中所有图像的BoVW向量构建索引。...检索时，只需要计算那些与当前查询图像包含相同单词的图像的BoVW向量间的距离即可，即通过减小搜索范围来降低搜索复杂度。...2015年的这篇论文[6]调研和评估了应用于图像检索时，各种特征聚合方法作用于深度卷积特征得到图像的全局特征表示。...ebay基于深度哈希特征的相似图像检索方法，包括特征提取和检索策略以及检索基础架构的技术方案。
Acceleration》，采用剪枝方法解决深度网络图像检索的加速问题。...一、简介： 近年来，深度学习在图像检索领域取得了“垄断性”地位，而“深”层网络的应用，如Resnet, Densnet等，也在不断刷新图像检索领域的记录。然而，鲜有文章关注检索速度的优化。...在实际应用中，图像检索速度是考核应用系统重要指标之一。 为提高图像检索网络的执行效率，模型压缩是一种可行的方案。现有模型压缩方法大多用于解决分类任务，其网络输出为离散的类别信息。...与分类任务不同，图像检索网络的输出一般为连续的特征数据。 因此，图像检索网络对于压缩算法更加敏感。也就是说，网络微小改动，可能导致输出特征发生较大变化。...同样，如下表，在图像检索应用上，我们方法同样能够在压缩率较高或者相当的情况下，取得要优于其它方法的结果。 ?
实验结果表明该算法具有鲁棒、 高效的特性。 2. 算法描述 2.1 游程及 Blob 目标对象数据结构定义 不失一般性，设分割得到的二值图像中，背景像素灰度为0，目标像素灰度为 1。...数据域 ppB 为间接指向其所属 Blob 对象的二级指针， 通过它可快速检索到其所属链表的头部和尾部， 用以解决标记冲突时对链表的快速合并操作， 具体过程将在后文详述。...可见，一个 BLOB 对象实际上描述了一个 RLE 链表， 通过它可访问同属该目标的所有 RLE 对象。算法结束后， 将动态生成一个 BLOB 链表，它描述了一幅图像中的全部目标对象。...2.2 数据准备 顺序扫描二值图像的每一行，可得到整幅图像的 RLE 表达形式。...参考文献： 胡广华 面向光学薄膜瑕疵检测的二值图像快速Blob分析算法2011年10月 《计算机应用》第31卷 第10期 免责声明：本文系网络转载。版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！
下面简单的对比一下sift和cnn的检索结果：（基于此改进的版本好多：各种sift；cnn（vgg-fc3；vgg（resnet、inception等）-conv；）+PCA等，各种特征融合等等） 检索库...下面是基于SIFT检索的代码，CNN的还是自己撸吧： # coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import os from sklearn.cluster...KMeans from matplotlib import pyplot as plt # get_ipython().magic('matplotlib inline') # ### 基于SIFT,BOW的图像检索...# #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点 # #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典 # #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征 # #### 4、计算待检索图像的最近邻图像...，找出最像的几个 img:待检索的图像 img_dataset:图像数据库 matrix num_close:显示最近邻的图像数目 centures:聚类中心 img_paths
1、点击[文件] 2、点击[输出] 3、点击[图文件] 4、点击[选项] 5、点击[OK] 6、点击[NET文件] 7、点击[GEXF文件] ...
传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义...给定一张查询图片，快速从百万量级的图像数据库中通过图像特征来找出内容相近的一定数量的图片，这种任务被称为“基于内容的图像检索”(content-based image retrieval (CBIR))...基于内容的图像检索 哈希方法-提升检索速度 在CBIR中，查询速度和查询准确率是一对需要权衡的指标。查询速度方面，可以使用二值哈希的方法来大幅度提升。...由于汉明距离的比较完全可以基于位操作，相比基于数值特征的图像检索，查询速度可以得到数十倍的提升。...深度哈希(deep hash)将CNN与哈希图像检索结合，同时拥有检索精度高，速度快的特点。其方法可以概括为，训练一个CNN网络将图像映射成较低维度的特征，再将特征转化为二进制码进行检索。
导言 传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。...而图像检索的发展目标是希望模型又快又准，因此兴起了基于CNN的方法，从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。...图25 SE-ResNet 十、netVLAD 相对于传统的人工设计特征，CNN已经在图像特征提取上显示出了强大的功力。在图像检索问题中，目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。...但是因为卷积神经网络主要对全局空间信息进行编码，导致所得特征缺乏对图像的尺度、旋转、平移等几何变换和空间布局变化的不变性，限制了其对于高度易变图像检索的鲁棒性。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点，己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。
导言 传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。...图25 SE-ResNet 十、netVLAD 相对于传统的人工设计特征，CNN已经在图像特征提取上显示出了强大的功力。在图像检索问题中，目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。...但是因为卷积神经网络主要对全局空间信息进行编码，导致所得特征缺乏对图像的尺度、旋转、平移等几何变换和空间布局变化的不变性，限制了其对于高度易变图像检索的鲁棒性。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点，己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。...往期文章一览 1、CVPR2019 | 港中文&腾讯优图等提出：暗光下的图像增强 2、手撕OpenCV源码之高斯模糊 3、漫话：如何给女朋友解释为什么计算机只认识0和1？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...# @file name : test2.py # @brief : 如何绘制PR曲线 # @author : liupc # @date : 2021/8/2 import...第一行代表gallery的7个元素是否与query[0]同类；第二行代表gallery的7个元素是否与query[1]同类。。。 [[0. 1. 1. 0. 0. 0. 1.]...[[3 0 2 5 1 4 6] #gallery的七个元组中，与query[0]最近的元素是gallery[3]，其次是gallery[0]，再次是gallery[2]。。。...&k, query[1]的acc&k, query[2]的acc&k r = np.zeros(n_query) #[0, 0, 0] 分别是query[0]的recall&k,
Blob 字段可以被用作包含图像的 General 字段的替代品。General 字段有许多毛病：很难使用、很难更新、体积太大，等等。...在一个 General 字段中存储图像需要有一个关联到一个 ActiveX Server 的文件，而存储在一个 Blob 字段中就简单了，它们很容易去更新，跟使用 APPEND GENERAL 不同，你可以使用象下面这样的东西来把一幅图片放入到一个...Blob 字段中去： 存储图像到blob字段 replace Picture with filetostr('BobJones.gif') in Employees 字段还原当然用 strtofile...(picture,"1.gif") 显示Blob 字段中的图像 要在一个表单上显示存储在一个 Blob 字段中的图像，只要简单的把一个 Image 控件的 PictureVal 属性设置为这个 Blob...方法建立一个用来放图像的游标： create cursor TEST (FIELD1 Blob) insert into TEST values (filetostr(home() + 'FOX.BMP
SIGAI特约作者 manyi 视觉算法工程师 今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。...图4 拍立淘搜索结果 早期的图片检索技术都是基于文本的，需要按照图片的名称去搜索对应的图片，而这样有个很明显的缺陷就是：大量的图片需要人为事先去命名，这个工作量太大了。...类比到图像就是BOF(Bag of Features)了，以上所述的“袋子”就相当于是一副完整的图像，而“词汇”则相当于图像的局部特征(如SIFT、SURF)，先用这些局部特征来训练出图像的聚类中心，训练聚类中心的过程即相当于按照类别把文档的词汇归为不同的类...图片检索的时候只要依次比较图像的BOF向量即可找到最相似的图片。 ?...表1 VLAD与权重VLAD的识别率对比 但是用VLAD向量做图片检索也存在很多缺点：首先，作为传统的图像识别方法，它需要手动提取特征，再加上K-means聚类时间长，会使得算法很繁琐；其次在向量量化的过程中会损失特征的精度
而在基于哈希计算的图像检索算法中，如何有效地处理高维度特征向量、优化哈希函数来提高检索算法的准确度是其中的关键问题。...基于内容的图像检索(CBIR)，图像检索的核心就是计算图像特征间的相似度，然后度量图像之间的相近程度，按照从高到低的准则，将索引结果排序展示给用户。...随着技术的发展，传统的基于内容的图像检索也出现了一些问题：图像数据量变大，图像维度变高，要求响应速度高，如何提取更具代表性的图像特征来消除语义鸿沟。...哈希算法的核心就是如何获得有效的哈希函数，将图像特征向量映射成为紧凑的二进制码，这样会大大减少图像存储的空间消耗，并且利用汉明距离进行图像检索的时候也会减少计算的复杂度，提升了时间效率。...然而汉明空间和欧氏空间也有很大的差别，如何利用哈希算法，不去破坏数据原始的空间结构或者近邻关系，把他们很好地转化到汉明空间，要满足一定的限制条件才能实现。
今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。...类比到图像就是BOF(Bag of Features)了，以上所述的“袋子”就相当于是一副完整的图像，而“词汇”则相当于图像的局部特征(如SIFT、SURF)，先用这些局部特征来训练出图像的聚类中心，训练聚类中心的过程即相当于按照类别把文档的词汇归为不同的类...图片检索的时候只要依次比较图像的BOF向量即可找到最相似的图片。...84.52% 68.94% 21.50% 权重VLAD 99% 72.53% 100% 91.67% 90.91% 31.78% 但是用VLAD向量做图片检索也存在很多缺点：首先，作为传统的图像识别方法...六、关于图像的稀疏编码 对于二维数据，我们还可以用图像压缩来说明。
以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...1、DELF的架构（实现流程） 如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。...，这是论文的关键部分，也是比较难懂的部分。...检索匹配，这一步就超级快了。
这篇文章是阅读《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》后的总结，该文章提出了一种利用CNN处理基于内容的图像检索的方法...文章的重点 图像的binary hash code的生成方法 两阶段的检索方法——coarse-to-fine search strategy 1、基于内容的图像检索 1.1、基于内容的图像检索 基于内容的图像检索...（Content-based Image Retrieval，CBIR）旨在通过对图像内容的分析搜索出相似的图像，其主要的工作有如下两点： 图像表示（image representation） 相似性度量...在H层的激活函数为Sigmoid函数。 2.3、检索 在深层的卷积神经网络中，浅层可以学习到局部的视觉表征，而深层可以捕获到适合识别的语义信息。...在检索阶段，作者采用了由粗到精的搜索策略（coarse-to-fine search strategy）： 首先从Latent layer中检索出一批相似的候选集 2.3.1、粗粒度检索 image.png
恰在这时，基于局部特征的图像检索算法给解决这一问题带来了曙光。 本篇综述主要关注于实例级的图像检索任务。...在编码步骤中，诸如FV，稀疏编码的信息存留式编码方法大都不可行，因为它们的计算复杂度过高。因此，如何在保证量化效率的同时减少量化误差仍是一个极具挑战的问题。...最终，如何在SIFT为基础的框架下有效、准确地结合空间信息被广泛地研究。 一个好的方法是研究局部特征间的空间上下文。例如，视觉短语在独立的视觉词汇中产生以提供更加精准的匹配规范。...4 基于CNN的图像检索系统 基于CNN的图像检索方法近年来不断被提出，并且在逐渐取代基于手工检测器和描述符的方法。...这些方法将原始图像作为输入，并在二值化之前生成学习的特征。然而，这些方法大多集中于图像分类式的检索任务，与本次调研所中讨论的实例图像检索不同。
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