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德哥
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来自： PolarDB开源
使用 PolarDB 开源版 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助选药、相似人群圈选等业务
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 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助选药、相似人群圈选等业务
# 云原生数据库 PolarDB # 图像搜索 # 性能测试 # 存储 # 算法 # 搜索推荐 # 关系型数据库 # 测试技术 # 分布式数据库 # 数据库 # PolarDB # PostgreSQL # 索引
六月的雨在钉钉
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来自： 视觉智能
Image Search-这是你的图像搜索
简要讲述一下什么是图像搜索，什么应用场景，怎么用相关内容
# 图像搜索 # 对象存储 # 视觉智能开放平台 # 机器学习/深度学习 # JSON # 文字识别 # 搜索推荐 # 对象存储 # 数据格式
准时准点睡觉
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来自： 视觉智能
关于阿里云的图像搜索的创建和使用
关于阿里云的图像搜索的创建和使用
# 图像搜索 # 视觉智能开放平台 # 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 开发者
vohelon
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来自： 视觉智能
阿里云视觉智能平台提供了人脸识别和图像搜索的API接口
阿里云视觉智能平台提供了人脸识别和图像搜索的API接口
# 视觉智能开放平台 # 图像搜索 # 对象存储 # 存储 # 前端开发 # Serverless # API # 对象存储 # 计算机视觉
Trouble..
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CLIP-Event: Connecting Text and Images with Event Structures 论文解读
视觉-语言(V+L)预训练模型通过理解图像和文本之间的对齐关系，在支持多媒体应用方面取得了巨大的成功。
# 图像搜索 # 人工智能 # 自然语言处理 # BI # 计算机视觉 # 知识图谱
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来自： PolarDB开源
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 21，相似图像搜索
传统数据库不支持图像类型, 图像相似计算函数, 图像相似计算操作服, 相似排序操作符. 所以遇到类似的需求, 需要自行编写应用来解决. PG|PolarDB 通过imgsmlr插件, 可以将图像转换为向量特征值, 使用相似距离计算函数得到相似值, 使用索引加速相似度排序, 快速获得相似图片, 实现以图搜图. 也可以通过pgvector插件来存储图片向量特征值, 结合大模型服务(抠图、图像向量转换), 可以实现从图像转换、基于图像的相似向量检索全流程能力.
# 云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 # 图像搜索 # 自然语言处理 # 云原生数据库 PolarDB # 云数据库 RDS PostgreSQL 版 # 性能测试 # 关系型数据库 # 分布式数据库 # 数据库 # PolarDB # PostgreSQL
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使用 PolarDB 开源版 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助选药、相似人群圈选等业务
背景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 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助...
# 图像搜索 # 云原生数据库 PolarDB # 性能测试 # 算法 # 关系型数据库 # 分布式数据库 # PolarDB # PostgreSQL
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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
背景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...
# 图像搜索 # 云原生数据库 PolarDB # 存储 # 关系型数据库 # 分布式数据库 # PolarDB # PostgreSQL
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【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码实现
本文提供了2024泰迪杯B题“基于多模态特征融合的图像文本检索”的Python代码实现，包括问题分析、多模态特征提取、特征融合模型和算法的构建，以及如何使用召回率作为评价标准进行模型性能评估的详细说明。
# 图像搜索 # 机器学习/深度学习 # 存储 # 算法 # 数据库 # Python
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【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索20页论文及Python代码
本文介绍了2024年泰迪杯B题的解决方案，该题目要求构建基于多模态特征融合的图像文本检索模型和算法，通过深入分析和预处理数据集，构建了OFA、BertCLIP和ChineseCLIP三种多模态特征融合模型，并通过投票融合机制优化检索效果，实验结果表明所提模型在图像与文本检索任务中显著提高了检索准确性和效率。
# 图像搜索 # 数据采集 # 存储 # 算法 # 数据库 # Python
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