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1、Trace.moe
图像反向搜索动漫场景，使用动漫截图搜索该场景的拍摄地。它告诉你该动画在日本动漫中出现的是哪个动画，哪个情节以及确切的时间。
https://github.com/soruly/trace.moe
2、Awesome Cbir Papers
经典图像检索的论文
https://github.com/willard-yuan/awesome-cbir-papers
3、Cnnimageretrieval Pytorch
在PyTorch中检索CNN图像：在PyTorch中训练和评估CNN以进行图像检索
https://github.com/filipradenovic/cnnimageretrieval-pytorch
4、Lire
基于内容的图像检索/视觉信息检索库。LIRE (Lucene Image Retrieval)是一个基于内容的图像检索的开源库，这意味着你可以使用LIRE来实现搜索相似图像。除了提供多种通用和先进的检索机制外，LIRE还允许在多个平台上轻松使用。LIRE被积极地用于研究、教学和商业应用。由于其模块化的特性，它可以用于处理级别(如索引图像和搜索)以及图像特征级别。开发人员和研究人员可以很容易地扩展和修改LIRE以使其适应他们的需要。
https://github.com/dermotte/LIRE
5、Cnn For Image Retrieval
"Image retrieval using MatconvNet and pre-trained imageNet"的代码
https://github.com/willard-yuan/CNN-for-Image-Retrieval
6、Hashing Baseline For Image Retrieval
HABIR哈希图像检索工具箱是一个用Matlab语言写的集成了经典哈希方法以及最近几年无监督哈希方法的基准框架，里面包含了针对图像检索的主流评价指标，使用该工具箱使得你可以专注于哈希方法的设计，其他性能评价这些方面的东西可以由它来帮你完成。目前我主要致力于大规模图像检索研究，在图像检索中除了专注与duplicate search外我也花很大力气在哈希大规模图像检索上。在研究的过程中，我发觉几乎很少有研究者提供不同对比方法的代码。这为研究带来了很大不便，而且我坚信在研究的过程中，我们应专注于新算法的设计，而不是新人进来时都得重新造轮子，我们可以在现有代码的基础上学习它，并将它进行拓展，为自己使用。于是，就有了你现在看到的这个hashing-baseline-for-image-retrieval，希望它能够为关注基于哈希方法进行图像检索的小伙伴们带去些许帮助。
https://github.com/willard-yuan/hashing-baseline-for-image-retrieval
7、Flask Keras Cnn Image Retrieval
CNN-based基于Keras的图像检索
https://github.com/willard-yuan/flask-keras-cnn-image-retrieval
8、Sis
一个简单图像搜索引擎：http://www.simple-image-search.xyz/
https://github.com/matsui528/sis
9、Cbir
