相似图片搜索的原理
相似图片搜索的原理
相似图片的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？
这其中的关键技术叫做"感知哈希算法", 它的作用是对每张图片生成一个指纹(fingerprint)字符串，然后比较不同图片的fingerprint。结果越接近，就说明度图片越相似。
¶实现
¶缩小尺寸
将图
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高斯模糊(高斯滤波)
高斯模糊/高斯滤波
通常，图像处理软件会提供模糊滤镜，使图片产生模糊效果。
模糊的算法有很多，其中有一种叫高斯模糊(Gaussian Blur)，它将正态分布用于图像处理。
文本介绍了高斯模糊的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术(data smoothing)，
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Whitening 白化和归一化
白化和归一化
¶白化
白话的目的就是去除输入数据的冗余信息。
例如：训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，因此输入是冗余的的。白话的目的就是降低输入的荣誉的性。
输入数据集，经过白化处理后，生成新数据集满足两个条件：
特征相关性较低
特征具有相同的方差
白化算法实现的过程：
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offset max-pooling
offset max-pooling
下面再让我们来继续学习有关 offset 池化的内容，为了简单起见，我们暂时不用二维的图像作为例子，而是采用一维作为示例，来讲解池化:
如上图所示，我们在x轴上有20个神经元，如果我们选择池化size=3的非重叠池化，那么根据我们之前所学的方法应该是：对上面2
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PHP+XML+DTD+HTML 编写的在线词典
PHP+XML+DTD+HTML 编写的在线词典
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¶主界面
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Non-Maximum Suppression(NMS)
Non-Maximum Suppression(NMS) 非极大值抑制
¶概述
非极大值抑制(NMS), 顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的就是一个邻域，邻域有两个参数可变，一个是邻域的维数，而是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法, 而是用于目标检测中提取分
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IOU
IOU
物体检测需要定位出物体的bounding box, 就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box，我们还要识别出bounding box里面的无力就是车辆.
对于bounding box的定位精度，有一个重要的概念：因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因
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