几乎重复的视频检索深度度量学习 该存储库包含论文《 的Tensorflow实现。它提供了用于在深度复制视频检索（NDVR）问题上进行深度度量学习（DML）网络的训练和评估的代码。在训练过程中，DML网络将接收由三元组生成器生成的视频三胞胎。该网络是基于三重态损失函数进行训练的。下图显示了网络的体系结构。为了进行评估，计算了平均平均精度（ mAP ）和精密记忆率曲线（ PR曲线）。支持两个公开可用的数据集，即和 。 先决条件 Python Tensorflow 1.xx 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/MKLab-ITI/ndvr-dml cd ndvr-dml 您可以通过以下方式安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 或者 conda install --file requirements.

基于自适应K均值聚类的关键帧提取，李秀环，，视频关键帧通常会反映一个视频的主要内容, 能大大减少视频索引的数据量, 是视频分析和基于内容视频检索的重要基础之一。本文提出��

基于Linux内核链表音视频检索技术的应用.pdf

行业分类-物理装置-一种基于大数据服务视频检索装置及其使用方法.zip

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基于聚类的方法提取关键帧，简单介绍了方法的思想，然后给出了Matlab代码，有自己写的注释。结果会显示出关键帧的图片，并显示关键帧序号。

智能视频检索管理系统

视频检索方面的论文和学习资源并不多，本文可以作为参考