图像检索（Image Retrieval）专知荟萃 入门学习 进阶文章 综述 Tutorial 视频教程 代码 领域专家 Datasets 入门学习 相似图片搜索的原理 阮一峰 [http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html\] Google 图片搜索的原理是什么？ [https://www.zhihu.com/question/19726630] 基于内容的图像检索技（CBIR）术相术介绍
参考资料： Overview: Guide-CBIR CBIR_LeaderBoard https://github.com/willard-yuan/willard-yuan.github.io/tree/master/_posts ---- Code: ReferenceCode: cnn-cbir-benchmark ReferenceCode: image-retrieval ReferenceCode: practical-cbir-handbook ReferenceCode: Learn-to
本文总结CVPR 2020 中所有与图像和视频检索（Image and Video Retrieval）相关论文，总计 16 篇。
【导读】专知内容组整理了最近七篇图像检索（Image Retrieval）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Cross-Paced Representation Learning with Partial Curricula for Sketch-based Image Retrieval（基于草图的图像检索） ---- ---- 作者：Dan Xu,Xavier Alameda-Pineda,Jingkuan Song,Elisa Ricci,Nicu Sebe 机构：Indiana Unive
This dataset provides high quality Climate Data Record (CDR) of multiple cloud properties along with Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) brightness temperatures and reflectances. These data have been fitted to a 0.1 x 0.1 equal angle-grid with both ascending and descending assets generated daily from two to ten NOAA and MetOp satellite passes per day.
目前信息检索(Information Retrieval)几乎都是使用深度学习系列的方法，即NeuIR(neural information retrieval)。而随着预训练在深度学习领域的大放光芒，信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将整理来自清华大学与中科院的信息检索综述，先上路径。
本文将指导您集成 LangChain 和 Google 的 Gemini LLM 模型,构建一个基于 PDF 文件的问答应用。
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前些天 Meta 公司发布了 DINOv2 视觉预训练模型。DINOv2 能够高效地提出图像中的特征，提取的特征可以直接用于像分类等任务，而且只需要一个简单的线性层就能取得比较好的结果。
【导读】既昨天推出七篇图像检索（Image Retrieval）文章，专知内容组今天又推出最近八篇图像检索相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Improving Deep Binary Embedding Networks by Order-aware Reweighting of Triplets（通过对三元组阶感知重加权来提高深层二进制嵌入网络） ---- ---- 作者：Jikai Chen,Hanjiang Lai,Libing Geng,Yan Pan 机构：Sun Yat-sen Uni
随着业务的演进，逐渐衍生出精细化管理数据的诉求。我遇到的业务场景是在企业级数据管理中，对不同职级的员工展示不同的数据。我的业务上的诉求是对SELECT进行权限控制，对INSERT、UPDATE、DELETE没有权限限制要求。
Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。例如，【1】提出了一种源渠道模型，【2】 提出了一种用于该任务的判别方法。Query转换还包括Query分段【3】【4】【5】。受统计机器翻译 (SMT) 的启发，研究人员还考虑利用翻译技术来处理Query文档不匹配问题，假设Query使用一种语言而文档使用另一种语言。【6】利用基于单词的翻译模型来执行任务。【7】 提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。概率主题模型也用于平滑文档语言模型（或Query语言模型）【9】【10】。 【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。
我们使用平均词嵌入（AWE）模型基于职业描述来检索相关的CV。我们在这提供了一个循序渐进的指南，通过使用西班牙语的文件（简历）训练，将已训练的领域词嵌入与预先训练好嵌入结合起来。我们还使用主要成分分析（PCA）作为一种缩减技术，用于将类似的维度用于单词嵌入结果。
为了能够有效地识别位置，我们需要提取表征图像的特征，之后将相同的特征分成一组，并搜索相似的图像。当然位置识别也可以应用于其他程序，例如在图像恢复我们也需要查找相似图像。
在之前的博客文章中，我们已经描述了嵌入是如何工作的，以及RAG技术是什么。本节我们我们将使用 LangChain 库以及 RAG 和嵌入技术在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。
DeepHash - An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)
A [1]Chen T, Cheng M M, Shamir A, et al. Sketch2Photo: internet image montage[C]// ACM SIGGRAPH Asia
In this tutorial, we build a simple matrix factorization model using the MovieLens 100K dataset with TFRS. We can use this model to recommend movies for a given user.
Real-world recommender systems are often composed of two stages:
BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。M3-Embedding支持超过100种工作语言，支持8192长度的输入文本，同时支持密集检索（Dense Retrieval）、多向量检索（Multi-Vector Retrieval）和稀疏检索（Sparse Retrieval），为现实世界中的信息检索（IR）应用提供了统一的模型基础，通过这几种检索方式的组合，取得了良好的混合召回效果。
在大型模型的研究与工程应用领域，变化之迅猛令人瞠目，用“日新月异”来形容似乎都显得有些保守。即便是针对其中的RAG技术，自2024年伊始至今，学界就已经涌现出了很多高质量的研究论文。在这里，老码农挑选了十篇具有代表性的作品，以期对大家的探索和实践提供有益的参考与启示。
农行研发中心“数风云”团队，一支朝气蓬勃、快速成长的技术团队，始终致力于农行大数据、数据库和云计算等领域的应用实践与技术创新，探索数据赋能，勇攀数据云巅，为企业数字化转型和金融科技发展不断贡献力量。
在使用 MySQL 8.0 时重启应用后提示 com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLNonTransientConnectionException: Public Key Retrieval is not allowed
欢迎来到「澜舟NLP论文领读」专栏！快乐研究，当然从研读 paper 开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流 NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！
在我的上一篇博客中，我深入地介绍了RAG以及它是如何用LlamaIndex实现的。然而，RAG在回答问题时经常遇到许多挑战。在本博客中，我将解决这些挑战，更重要的是，我们将深入研究提高RAG性能的解决方案，使其可用于生产环境。
这篇文章的标题是《Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation》，作者是Qinyuan Cheng等人，来自复旦大学和上海人工智能实验室。文章主要研究了在检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）中，如何智能地决定何时使用检索来增强大型语言模型（LLMs）的输出。
在AI领域，“大模型”通常指的是具有大量参数的深度学习模型，它们能够处理复杂的任务，如自然语言处理（NLP）、图像识别等。而“知识库”则是指存储大量结构化或半结构化数据的系统，这些数据可以用于支持决策、提供信息查询等服务。
今天介绍的这篇文章由清华大学和华为联合发表，核心是提升向量检索的效果，在树检索的基础上，实现了索引构建和表示学习的端到端联合建模，提升了树检索的一致性。
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第十二篇专知主题荟萃-信息检索知识资料大全集荟萃 （入门/进阶/综述/代码/专家等），请大家查看！专知访问www.zhuanz
作者：Anson Wong 编译：AI算法与图像处理 代码链接：https://github.com/ankonzoid/artificio/tree/master/image_retrieval 以图搜图技术是日常生活中常用的功能，当你看到某张图片某件衣服甚至是某个明星，可能都无须舔着脸问你身边的小伙伴了，因为目前的搜图技术能基本满足你的日常需求。那么这么有趣又实用的技术，到底如何去实现它呢？之前有分享过两篇相关的文章《是时候展示一波花里胡哨了——以图搜图》 《以图搜图技术演进和架构优化【优质文章】》 预期目标
该数据集是来自Landsat 8 OLI / TIRS传感器的经大气校正的表面反射率。图像包含4个可见光和一个近红外（VNIR）波段和2个短波红外（SWIR）波段两个热红外。经过正射校正后的表面反射率，以及2个热红外经过正交校正后的亮度温度 这些数据已使用LaSRC进行了大气校正，包括使用CFMASK生成的云，阴影，水和雪掩膜以及每个像素的饱和的掩膜。
最近几年服饰关键点检测分析引起了人们的广泛关注。以前的具有代表性的工作是服装关键点的检测或人体关节。这项工作提出预测关键位置在时尚物品上定义的点，例如领口的角落，下摆和袖口。然而，由于背景杂乱，人体的姿势和尺度，检测时尚义务上的关键点是具有挑战性的，为了消除上述变化，以前的工作通常是假设在训练和测试中提供的边界的边框作为附加条件，然而这在实践中是不适用的，本项目涉及的是无约束的服装的关键点的检测，无论是训练还是测试所涉及到的是没有提供服饰的边界框，对此我们提出了一种新的网络结构， 此结构主要包含两个部分，首先使用Resnet进行特征提取，然后利用STN空间转换网络除去背景的干扰，最后使用全连接网络进行对关键点的位置和可见性进行预测。
#include "stdafx.h" 不多说，直接看下stdafx.h里面的内容：
https://icde2022.ieeecomputer.my/accepted-industry-track/
本文是《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》的下篇。在上 篇中概述了图像检索任务极其发展历程，介绍了图像检索系统的基本架构和设计难点，详细展示了基于图像局部特征（以SIFT为代表）的检索流程以及关键环节的核心算法。
为了更好的开发本次活动的项目，我们先在本地电脑上搭建一个开发环境，进行本地项目开发。
由于是从未遇到过的问题，并且从网上找了很久也不知道到底是个什么解决原理，所以在此只记录解决方法。 解决方法：在mysql的url中添加:allowPublicKeyRetrieval=true 如下所示：
在刚刚过去的首届 OpenAI 开发者大会上，OpenAI 不仅公布了新的 GPT-4 Turbo 模型，还推出了多项对现有功能的升级和融合，一系列新产品和新功能的发布让外界大呼过瘾。虽然其中重要内容很多，但一条具有革命性意义的消息让人很难不注意到：OpenAI消除在某些用例中对纯向量数据库的需求。换言之，OpenAI 将提供一款 Retrieval 检索工具，用户已无需创建或搜索向量。
The SortedList<TKey, TValue> generic class is a binary search tree with O(log n) retrieval, where n is the number of elements in the dictionary. In this, it is similar to the SortedDictionary<TKey, TValue> generic class. The two classes have similar objec
近日，抽空跑通了delf模型，它已经成为tensorflow models中research的一个子工程（见网址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/delf）。
已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。除了搜索和推荐外，它还适用于其他应用，例如释义，问题解答和自然语言对话。本节首先给出学习匹配的正式定义。然后，它介绍了传统学习以匹配为搜索和推荐而开发的方法。最后，它提供了该方向的进一步阅读。
最近Google开源了基于Tensorflow的推荐器, 一个新的开源Tensorflow包。它的特点可以总结为下面四个：
本文介绍一篇ACM MM 2022 Oral的工作。基于传统的跨模态文本-视频检索(Video-to-Text Retrieval, T2VR)任务，该工作提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务，即部分相关的视频检索(Partially Relevant Video Retrieval, PRVR)。
首先细讲一下 Max pooling。 Max pooling 在卷积后还会有一个 pooling 的操作，尽管有其他的比如 average pooling 等，这里只提 max pooling。
这篇博客试图根据一些常见的可量化指标，为您选择适合您用例的生成式人工智能方法提供指导。
今天，谷歌推出了目前世界上最大的人造和自然地标识别数据集Google-Landmarks。数据集中包含200万张图片，描述了3万处全球独特地标，量级是普通的数据集的30倍。 △ 数据集中地标的位置分布
主要参考：大模型的幻觉问题调研: LLM Hallucination Survey
问答是对话的重要任务之一，封闭的垂直领域可以构建问题库，通过检索召回、排序的方式回答，然而到了开放域，怎么既利用外部知识，又能够应对多样的问题，前有kbqa，利用结构化的知识库和语义链接，然而这是最优的么？而最近流行的大模型，如GPT-3也在开放域问答上有一定的能力，那么如何在大的语言模型基础上融合知识呢，其实主要面临两个问题，1）检索什么知识，怎么检索。2）怎么讲检索知识加入。
2020年5月18日北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室薛贵教授课题组在eLife在线发表了题为Retrieval practice facilitates memory updating by enhancing and differentiating medial prefrontal cortex representations的研究论文，发现测试练习可以促进记忆更新，其中的一个重要机制就是加强并分化了内侧前额叶皮层（MPFC）的表征。
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