Datawhale分享
作者：阿水，Datawhale成员
简介：阿水，Datawhale成员，北京航空航天大学硕士，多次获得国内外数据竞赛TOP名次
图像检索是计算机视觉中基础的应用，可分为文字搜图和以图搜图。借助于卷积神经网络CNN强大的建模能力，图像检索的精度越发提高。
本次分享，将会从基础分享图像检索的原理和流程，并具体讲解图像局部特征和全局特征的差异性，最后以图像检索比赛为案例，进行独家的分享。
主题大纲
1. 图像检索入门
- 介绍图像检索的定义、图像检索的典型应用和流程
2. 图像检索特征
- 介绍图像全局特征和图像局部特征，进而图像检索过程
3. 图像检索案例
- 以图像检索的应用和竞赛为案例，讲解解决方案
图像检索入门
- 文字检索与内容检索
- CBIR 应用场景
- 成熟的图像检索应用涉及到相关算法，也是一个工程问题
- 图像检索的本质是特征提取和相似度计算的过程
图像检索特征
- 即使相差万里的图像也有可能是相似的
- 如果图像相似，则图像特征也相似
- 局部特征与全局特征
- 简易代码示例
- 相似度计算
- 词袋模型
图像检索案例
总结
视频链接
https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12282027.0.0.8bc1379cPYBoA6&liveId=41152
