畢設做基於LSH索引的圖像檢索，看了很多論文，自己做了一個關於這方面理解的PPT，希望對有這方面興趣的朋友有幫助，也希望大家可以相互交流！
下面是連接：http://download.csdn.net/source/3120724
基於內容的圖像檢索（Content-Based Image Retrieval）是指通過對圖像視覺特徵和上下文聯繫的分析，提取出圖像的內容特徵作爲圖像索引來得到所需的圖像。 相似度度量方法 在基於內容的圖像檢索中需要通過計算查詢和候選圖像
本文主要記錄一下什麼是顏色共生矩陣。一. 圖像分塊對於一箇中心像素點G(x,y)，我們將它的3×3的鄰域劃分爲4塊，每塊包含4個像素(其中有一個是中心像素)。如圖1所示。二. 掃描模式在圖1的2×2圖像塊中，一般有25種掃描模式。那什麼是
faiss c++ 源碼編譯 0.寫在前面 參考下述文章的編譯安裝步驟同時將自己遇到的錯誤進行梳理解決： https://juejin.im/post/5bed7cebe51d454e5b5f2c23 十分感謝此文章~ 遇到問題多去fai
摘要 Background： In the existing supervised hashing methods for images ,an input image is usually encoded by a vecto
來源：http://blog.csdn.net/mutex86 摘要：我們現在處於信息爆炸的時代，各種海量信息充斥在我們周圍，如何能在海量的數據中搜索到我們想要的圖像是個很有挑戰性的研究課題。本文簡要分析了目前基於內容的圖像檢索（CB
前言：該博客沒有進行IOU Precision Recall等指標的計算講解，默認這些基本知識已經掌握，這裏只對 map 中比較難懂且和其他博客中存在歧義的部分進行講解。 目標檢測中的 map 計算： 舉個栗子： Image
