度量学习改进模型评估图像检索编码器控制损失函数

2021图像检索综述

标签： 2021图像检索综述基于内容的图像检索文献综述

本文是2021年最新的关于图像检索的综述，介绍了基于内容的图像检索（content based image retrieval， CBIR）在深度学习技术上的进展。

生成模型&一文认识图像生成

标签：图像生成生成模型生成对抗网络

更新一直持续到判别器无法区分为止（d）通过反复迭代...这些模型通过大量的训练样本学习图像的特征和结构，并生成高质量的超分辨率图像。生成器试图生成逼真的输出图像，而判别器则试图区分生成的图像和真实的图像。

《数字图像处理》冈萨雷斯第三版part1(共1-3部分）

标签：冈萨雷斯第三版

本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界...

跨模态检索论文阅读：Dissecting Deep Metric Learning Losses for Image-Text Retrieval(GOAL)

标签：论文阅读跨模态检索深度学习

提出了一个通用框架GOAL来全面分析现有深度度量学习损失函数的梯度更新，并应用这个框架来帮助寻找VSE问题的更好目标。提出了一种新的方法，通过用梯度目标家族来优化模型，而不是使用损失函数，直接处理图像-文本...

【论文解读系列】Blip-2：引导语言图像预训练具有冻结图像编码器和大型语言模型

标签：语言模型深度学习人工智能

本文提出了BLIP-2，一种通用且高效的预训练策略，它可以从现成的冻结预训练图像编码器和冻结大型语言模型中引导视觉-语言预训练。BLIP-2通过一个轻量级的来弥合模态差距，并在两个阶段进行预训练。第一个阶段从冻结...

跨模态检索论文泛读：VisualSparta-利用加权的词袋进行大规模的文本到图像的检索

标签：人工智能深度学习 VisualSparta

VisualSparta，一个高效的跨模态检索模型，同时保证检索精度；该模型结合了预训练编码器和细粒度级别的打分方式；大规模的图像倒排索引使得检索非常高效，适合现实场景的跨模态检索。

JAVA上百实例源码以及开源项目源代码

标签： java

像坐标控制、旋转矩阵、定时器、生成图像、数据初始化、矩阵乘法、坐标旋转、判断是否是顺时针方向排列、鼠标按下、放开时的动作等，都可在本源码中得以体现。 Java编写的显示器显示模式检测程序 2个目标文件内容...

深度学习知识点全面总结

标签：深度学习计算机视觉 cnn

本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经...

《GANs实战》学习笔记（二）第二章自编码器生成模型入门

标签：自编码器神经网络 keras

维度

pytorch loss function （人脸损失函数/ 度量损失函数/回归问题的损失函数）总结

标签： pytorch loss

https://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/72464152

简单易懂的PyTorch 损失函数：优化机器学习模型的关键

标签：深度学习机器学习人工智能

目录torch.nn子模块Loss Functions详解nn.L1Loss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.MSELoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.Cross...用于图像）nn.PoissonNLLLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.Gaussia

监督学习中的损失函数及应用研究

监督学习中的损失函数及应用研究邓建国,张素兰,张继福,荀亚玲,刘爱琴太原科技大学计算机科学与技术学院，山西太原 030024摘要：监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模...

图像检索(Image Retrieval)是通过搜索引擎、计算机视觉等计算机技术对海量图片进行快速检索，找到最相关的...

标签：自然语言处理人工智能语言模型

图像检索(Image Retrieval)是通过搜索引擎、计算机视觉等计算机技术对海量图片进行快速检索，找到最相关的图像或者按照某种相似性度量度进行排序的一类计算机技术。其目的是为了提高图片检索的效率及用户体验，从而...

深度学习之学习（1-3）Bag of Features (BOF)图像检索算法

标签：深度学习计算机视觉

Bag-of-Features模型仿照文本检索领域的Bag-of-Words方法，把每幅图像描述为一个局部区域/关键点(Patches/KeyPoints)特征的无序集合。使用某种聚类算法(如K-means)将局部特征进行聚类，每个聚类中心被看作是词典中....

最新综述：深度学习图像三维重建最新方法及未来趋势

标签：算法计算机视觉机器学习

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Recon...

深度学习系列资料总结

标签：深度学习人工智能计算机视觉

说明本系列深度学习资料集合包含机器...无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................

图像检索｜经典论文阅读｜快速入门｜综述学习

标签：论文阅读学习计算机视觉

大家好，这里是【来一块葱花饼】，这次带来了**图像检索**综述的技术学习，欢迎关注，与你分享~本文主要参考总数论文《Deep Learning for Instance Retrieval: A Survey》（2022年更新过，主要内容来自于2020年）

用于快速图像检索的深度监督哈希

标签：论文阅读

设计了一个损失函数，通过对来自输入图像对的监督信息进行编码，同时对实值输出进行正则化以逼近所需的离散值，从而最大化输出空间的可辨别性。对于图像检索，新出现的查询图像可以通过网络传播轻松编码，然后将网络...

0116-图像检索

标签：计算机视觉

图像检索 1 传统图像检索 1.1 相似颜色检索相似颜色检索的过程如下图所...那么什么是自编码器呢，自编码器是如何学习的呢？自编码器：是通过神经网络进行特征提取，提取出针对学习样本的通用特征降维方法。在神经网络

度量学习---综述

标签：度量学习 metric learning

度量函数 metric learning 摘自：《Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition》 Apart from the techniques above, deep metric learning aims at the learning of appropriate ...

【主流研究方法：基于传统统计分析的技术、基于深度学习的技术】【哈希编码提高检索速度】

标签：人工智能机器学习算法

跨模态检索的核心任务是：数据特征提取和不同模态数据之间内容的相关性度量。文中梳理了跨模态检索领域近期的研究进展,从以下角度归纳论述了跨模态检索领域的研究成果.：传统方法；深度学习方法；手工特征的...

机器学习模型评估指标总结

标签：人工智能机器学习算法

本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了...

图像检索：基于内容的图像检索技术

图像检索：基于内容的图像检索技术背景与意义在Web2.0时代，尤其是随着Flickr、Facebook等社交网站的流行，图像、视频、音频、文本等异构数据每天都在以惊人的速度增长。例如， Facebook注册用户超过10亿，每月...

Single image dehazing using improved cycleGAN✩使用改进的cycleGAN进行单图像除雾2021

标签：图像处理

摘要：雾霾是悬浮在大气中的非常细的、广泛分散的固体和/或液体颗粒的聚集。在本文中，我们提出了一种用于单幅图像去雾的端到端网络，该...所提出的生成器模型中引入的特征转换器将编码的特征转换成所需的特征空间

NLP问答系统：使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估

标签： transformer 自然语言处理深度学习

在本文中，我们将研究使用 Deepset 的 SQUAD2 模型进行问答以及使用SQuAD v2 指标评估模型，我们将使用 model —deepset/minilm-uncased-squad2。

百度提出自动态蒸馏方法ERNIE-Search，将交叉编码器与双编码器桥接以实现密集段落检索！...

标签：机器学习人工智能深度学习

关注公众号，发现CV技术之美本篇分享论文『ERNIE-Search: Bridging Cross-Encoder with Dual-Encoder via Self On-the-fly Distillation for Dense ...百度提出自动态蒸馏方法ERNIE-Search，将交叉编码器与双编码器...