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。...虽然基于树结构的检索技术大大缩减了单次检索的响应时间，但是对于高维特征比如维度为几百的时候，基于树结构的索引方法其在检索时候的性能会急剧的下降，甚至会下降到接近或低于暴力搜索的性能，如表2.1所示，在LabelMe...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...XOR异或运算，从而使的汉明距离的计算能够在微秒量级内完成，从而大大缩减了单次查询响应所需要的时间。
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。
如果前置特征未表达好，在构建后置检索模型的时候，不但会复杂化模型的构建，增加检索查询的响应时间，而且能够提升的检索精度也是极其有限的。所以在特征提取之初，应该有意识的选取那些比较高层特征。...因此，面向大规模图像数据集检索的另一个典型特点是图像特征描述向量维度高。 (3) 要求响应速度快。...对于用户的查询，图像检索系统应该具备迅速响应用户查询的能力，同时由于大规模图像数据量大、特征维度高，直接采用暴力搜索(Brute Search) 索引策略(也称为线性扫描)难以满足系统实时性的要求，图1.2...，并且整个程序还是运行在一台高配的服务器上，因此，大规模图像检索需要解决系统实时响应的问题。...，从而使得暴力搜索仅适用于数据量小的小规模图像数据库，在大规模图像库上这种暴力搜索的方式不仅消耗巨大的计算资源，而且单次查询的响应时间会随着数据样本的增加以及特征维度的增加而增加，为了降低搜索的空间的空间复杂度与时间复杂度
Laravel 5.5 的路由中增加了一种新的返回类型：可相应接口(Responsable)。该接口允许对象在从控制器或者闭包路由中返回时自动被转化为标准的 HTTP 响应接口。...任何实现 Responsable 接口的对象必须实现一个名为 toResponse() 的方法，该方法将对象转化为 HTTP 响应对象。...= $response->toResponse(); } 假如你在 App\Http\Responses 命名空间下用多个响应类型来组织你的响应内容，可以参考下面这个示例。...以上示例同时假设 App\Http\Responses\Response 这个类能提供一些基础的功能。当然响应层也可以包含一些转换代码（类似Fractal），而不是直接在控制器里做这样的转换。...-55-responsable-interface-for-responses.html" title="Laravel 5.5 为响应请求提供的可响应接口">Laravel 5.5 为响应请求提供的可响应接口
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。
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
背景 近期在排查网站后台页面功能时 发现，部分查询页面，明显响应时间过长（12秒），不合理 优先排查 接口运行时长 经过打印，发现代码是正常的，且时间仅需不到一秒 进一步怀疑是 VUE框架的渲染加载...，存在代码处理上的BUG 但转眼一想，当前是api接口响应的时间过长，跟框架还没有扯上关系 排查 我本地测试，使用了 apiFox，注意到返回的json信息比较大 进一步进行网上经验的搜索，发现...分析响应结果，剔除冗余数据（没必要返回的数据，那就不要了） 2....由于 WSL 的原因造成的，根据这篇文章配置过后就正常了：https://blog.csdn.net/hjxisking/article/details/104045811 附录 参考：【解决API...响应时间过长的问题】
Laravel 5.5.10 封装了两个有用的路由器方法，可以帮助我们为用户提供更好的 404 页面。...现在，当抛出 404 异常时，Laravel 会显示一个漂亮的 404.blade.php 视图文件，你可以自定义显示给用户 UI，但在该视图中，你无权访问 session，cookie，身份验证（auth...在 laravel 5.5.10 中，我们有一个新的 Route::fallback() 方法，用于定义当没有其他路由与请求匹配时 Laravel 回退的路由。... @stop 当 Laravel 渲染这个回退（fallback）路由时，会运行所有的中间件，因此当你在 web.php 路由文件中定义了回退路由时，所有处在 web 中间件组的中间件都会被执行...，你可以到 api 回退路由中定义 JSON 响应，让我们到 api.php 路由文件中定义另外一个回退路由： Route::fallback(function() { return response
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。...另外，区域特征融合通常所使用的最大池化算法，因只保留了特征的最大响应而没有考虑特征间的关联，丢失大量信息，降低了所得的最终图像特征的区分性。 因此有学者提出netVLAD的方法。...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。
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。
本文将给大家详细介绍关于让Laravel API永远返回JSON格式响应的方法，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧 当你在编写完全为 API 服务的 Laravel 应用时，你希望所有响应都是 JSON...的视图。 下面这个简单的方案，可以让你的 Laravel 应用优先响应为 JSON 格式。...第一步、编写 BaseRequest 首先我们需要构建一个 BaseRequest 来重写 IlluminateHttpRequest ，修改为默认优先使用 JSON 响应： app/Http/Requests...现在所/ /有的响应都是 application/json ，包括错误和异常。...以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...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,...query[1]的recall&k, query[2]的recall&k for it in range(n_query): #比如it=0 gnd = Gnd
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
春恋慕阅读西安电子科技大学陈鹏飞的论文 用于大规模图像检索的深度哈希网络研究 李聪的技术博客 1.摘要 随着数据的爆炸式增长以及数据维度的增加，大规模图像在存储和计算上給图像检索技术带来了新的难题。...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。...基于文本的图像检索具有很大缺陷，为了弥补缺陷，基于内容的图像检索流行了起来。凭借良好的相似度度量方法，使用以图搜图的检索方式来实现最终任务。...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。...在基于内容的图像检索算法中，许多学者引进了一种比较具有代表性的算法-哈希算法。哈希算法使用的是压缩编码的形式，解决了基于内容的图像检索技术中的一些不足，也是一种最近邻的检索方法。
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
图1：图像检索里程碑 基于SIFT特征的方法大多依赖于BoW模型。BoW方法最初是为解决文档建模问题而提出的，因为文本本身就是由单词组成的。它通过累加单词响应到一个全局向量来给文档建立单词直方图。...对于表明光滑的物体，仅有少量的关键点会产生响应，因此可以用物体边缘作为局部特征描述。 另一方面，针对密集区域检测器也有不少研究。...局部描述符与这些中间局部检测器紧密耦合，换而言之，它们是输入图像对这些卷积运算的响应。另一方面，在卷积运算后等到的激活图层可以看做是特征的集成，在这篇综述中将其称为“列特征”。...热力图中的每个像素点具有 ? 大小的感受野，同时记录了图像对滤波器的响应。因此列特征的大小是 ? ，它可以看作是对原始图像中某个图像块的描述。...CNN特征与SIFT的主要区别在于前者在每个维度上都有明确的含义,也就是对输入图像的特定区域的滤波器响应。因此，除了上面提到的编码方案之外，直接池化技术也可以产生具有区分度的特征。
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