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匹配 ----基于深度学习实现以图搜图功能
基于深度学习图像特征匹配，用于图像去重https://github.com/wufuming3711/ImageRetrieval 图像匹配，基于深度学习DenseNet实现以图搜图功能https://blog.csdn.net/chenghaoy/article/details/84977406?utm_source=distribute.pc_relevant.none-taskIPD流程
IPD体系中最重要的三大流程是市场管理流程、需求管理流程和集成产品开发流程。对于产品而言没有需求就没有市场，缺乏好的及时的市场需求是方向偏离和产品失败的主要原因；需求管理流程牵引组织瞄准靶心需求，准确把握机会点,它通过需求收集的方法和渠道为市场管理流程和IPD流程提供需求关键词搜图、截图小助手——有了它妈妈再也不用担心我数据集啦
项目连接：https://github.com/vijishmadhavan/Crop-CLIP 在线工具： https://github.com/vijishmadhavan/Crop-CLIP 该项目将 YOLOv5 和 CLIP 结合起来，在使用关键词检索图片内容的同时，直接精确裁剪出包含检索关键词的部分。 作者提供了Colab可以直接运行，一共有两个项目，一个关键Python深度学习，手把手教你实现「以图搜图」
随着深度学习的崛起，极大的推动了图像领域的发展，在提取特征这方面而言，神经网络目前有着不可替代的优势。之前文章中我们也介绍了图像检索往往是基于图像的特征比较，看特征匹配的程度有多少，从而检索出相似度高的图片。而检测图像特征，VGG16具有得天独厚的优势。 接下来本文将以图搜图升级版faiss框架一之faiss介绍
1. Faiss Faiss是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它包含搜索任意大小的向量集的算法，最多可能不适合RAM。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。Faiss是用C ++编写的，包含Python / numpy的完整包装器。一些最有用的算法是在GPU上实现的。它由Facebook AI Resear以图搜图，盘点一下必备的(二次元)搜图网址
写这篇博客的背景 大概很多人都知道怎么去找b站的封面啊，但是b站的封面大多是压缩的，没办法做成桌面。所以只能去找原图。 哪些网站可以找原图 首先，需要一张图，这图是我从b站直播的某个up那里找的，才97k，放大基本就模糊了。 百度识图 没有特别的意思，应该是百度对这种二次元的图片不怎么搜图神器v3.9.3去广告破解
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