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PyTorch_Image_Detection: 基于语义的图像检索系统

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简介：
PyTorch_Image_Detection是一个基于PyTorch框架开发的先进图像检测项目，专注于构建高效的语义驱动图像检索系统。此工具利用深度学习技术解析和理解图片内容，实现精准匹配与搜索功能。 pytorch_image_detection：基于语义的图像检索系统。

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  • PyTorch_Image_Detection: 基于语义的图像检索系统
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    PyTorch_Image_Detection是一个基于PyTorch框架开发的先进图像检测项目，专注于构建高效的语义驱动图像检索系统。此工具利用深度学习技术解析和理解图片内容，实现精准匹配与搜索功能。 pytorch_image_detection：基于语义的图像检索系统。
     
  • 基于MATLAB的图像检索系统
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    本项目构建于MATLAB平台，设计并实现了高效的图像检索系统。通过运用先进的图像处理和模式识别技术，实现对大量图片数据的快速准确检索与分类，为用户提供便捷的信息获取途径。 这是一个基于MATLAB开发的图像检索系统。
     
  • 基于MATLAB的图像检索系统.zip
    优质
    本项目《基于MATLAB的图像检索系统》利用MATLAB开发了一套高效的图像检索工具，能够实现快速准确地搜索与查询相似图片。 基于MATLAB的图形图像检索系统采用基于内容的方法，即通过颜色、纹理、几何形状等多种特征进行综合分析。该系统支持以图搜图功能，类似于目前购物应用中拍照搜索同类物品的功能，并且具备用户界面。
     
  • 基于内容的MATLAB图像检索系统
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    本项目构建了一个基于内容的图像检索系统，利用MATLAB平台实现对图像特征的提取与匹配，旨在提升大规模图片库中的快速准确检索能力。 MATLAB图像检索系统实现以图搜图功能，并带有图形用户界面（GUI）。
     
  • 关于语义图像检索的关键技术(2006年)
    优质
    本论文探讨了在2006年的背景下，语义图像检索领域中的关键技术，包括内容基于的图像检索和语义理解方法，旨在提高用户通过自然语言查询获取所需图像的效果。 作者在基于内容的图像检索领域开展了研究工作，并指出语义驱动的图像检索是未来的发展趋势。首先提出了层次化语义模型，随后介绍了几种不同的语义表示方法。详细总结了三种主要的语义提取技术：一是基于视觉特征的方法；二是利用关键字网络的技术；三是采用语义向量算法。最后还讨论了相关反馈机制的应用情况。
     
  • 基于内容的图像检索Matlab小程序.rar_图像检索_基于内容的图像检索_图像_matlab
    优质
    这是一个基于内容的图像检索（CBIR）的小程序，使用MATLAB编写。用户可以通过输入图片来查找数据库中相似的图片，实现高效精准的图像搜索功能。 基于内容的图像检索MATLAB程序是完成课业任务的重要参考资料。
     
  • 基于色彩特征的图像检索系统
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    本研究构建了一套基于色彩特征的高效图像检索系统，通过分析和提取图像中的颜色信息，实现对大量图片库中目标图像的快速定位与相似性匹配。 基于MATLAB开发的图像检索系统利用提取的图像颜色特征进行搜索。该系统通过分析直方图中的颜色相似性矩来实现高效的颜色特征匹配和检索功能。
     
  • 基于OpenCV的图像检索系统（含源码）
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    本项目为一款基于OpenCV开发的图像检索工具，通过高效的特征匹配与提取技术实现快速准确的图像搜索功能。包含完整源代码，便于学习和二次开发。 使用VC6.0集成开发环境初步实现了基于图片轮廓和颜色直方图的图像检索系统；对于给定的例子图像，系统会在指定目录中搜索，并根据与例子图像的颜色直方图或轮廓相似性的程度数值进行升序排列来显示匹配结果。
     
  • 基于MATLAB的内容-based图像检索系统.zip
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB开发的内容-Based图像检索系统的实现方案，内含详细代码及使用说明，适用于研究与学习。 基于内容的图像检索（CBIR）利用图片本身的内容进行搜索。典型的系统包括QBIC、Virage和Photobook等，它们的工作机制是用户上传一幅图片后，计算机通过提取该图的颜色、形状、纹理及文本特征，在数据库中寻找与之相似的其他图片。这种方式不仅提高了检索结果的准确性，还充分发挥了现代计算技术的高度自动化和智能化特点，减少了人工干预的需求，并降低了重复劳动的可能性。 例如，在进行船舶图像搜索时，可以建立一个包含各种类型船舶的大规模图库，并为每张图片添加适当的描述文本信息。当用户提交一张特定图片后，系统将提取该图的特征并与其他数据库中的记录相比较，从而找出相似度较高的结果。这种方法显著降低了由于输入错误导致检索不准确的问题发生几率，提高了搜索效率和准确性。
     
  • 基于Java的设计内容图像检索系统
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    本设计内容图像检索系统基于Java开发，旨在提供高效的内容感知搜索体验。通过分析图像特征实现精准匹配与快速检索，适用于各类图片资料管理场景。 基于内容的图像检索技术旨在分析输入图像，并通过提取颜色、形状、纹理、轮廓及空间位置等特征对其进行分类建模与统一表达。这些特征被索引并存储在特征数据库中，以便后续使用。 当用户提交查询源图时，系统会根据设置的查询条件（可选择单一或组合多个特征）从图像库中检索出相关的图像，并依据相似度排序后反馈给用户。用户可以根据自身需求调整查询参数以获得更满意的搜索结果。 整个基于内容的图像检索系统的架构主要包括核心部分——图像特征数据库以及一系列基本功能模块，例如：设置检索方法、浏览检索成果和维护管理数据库等。其逻辑结构如图2所示。