翰林学院 基于深度残差网络的大型图像搜索引擎

  • 发布时间:2020-02-18 10:44:38,加入时间:2020年01月13日(距今1634天)
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课题简介

图像搜索,是通过搜索图像文本或者视觉特征,为用户提供互联网上相关图形图像资料检索服务的专业搜索引擎系统,是搜索引擎的一种细分。通过输入与图片名称或内容相似的关键字来进行检索,比如输入 “A man is walking his dog”, 那么引擎会返回一些有男人、狗在走路的图片,另一种通过上传与搜索结果相似的图片进行搜索,比如给出一张牛油果的照片,那么引擎会返回一些其他有关牛油果的照片。图像搜素在如Google,Facebook,Pinterest等公司一直都是及其重要的课题。

深度学习一直是图像分析的重要工具。而深度残差网络(ResNet)在2015年可以说是洗刷了图像方面的各大比赛,以绝对优势取得了多个比赛的冠军。

本课程将带学生初步理解机器学习方法。并利用传统机器学习方法, 分析课程数据库中的所提供的10000张图片及其文本描述,结合ResNet建立一个大型图像搜索引擎。 引擎将实现以文字搜索图片,以及以图片搜索类似图片的功能。

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