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使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的进行图像相似搜索
PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的进行图像相似搜索
图像搜索产品简单使用
图像搜索(Image Search)以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品。用户输入图片,可以快速在图片库中检索到与输入图片相似的图片集合。结合不同的行业和业务场景,图像搜索可广泛的应用于拍照购物、商品推荐、版权保护、图片相似推荐等场景。此片文章简单介绍下图像搜索的开通创建以及使用
图像特征提取(上)| 学习笔记
快速学习图像特征提取(上),介绍了图像特征提取(上)系统机制, 以及在实际应用过程中如何使用。
图像检索方法 | 学习笔记
快速学习图像检索方法,介绍了图像检索方法系统机制, 以及在实际应用过程中如何使用。
多媒体搜索现状(上) | 学习笔记
快速学习多媒体搜索现状(上),介绍了多媒体搜索现状(上)系统机制, 以及在实际应用过程中如何使用。
深度学习系列资料总结(二)
深度学习定义:一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归 深度学习分类: 有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等; 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。
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