pyretri 胡本义，宋仁杰，魏秀深*，姚亚舟，华贤生，刘跃虎 通讯作者： 介绍 PyRetri（发音为[ˈperɪˈtriː]）是基于PyTorch构建的基于深度学习的统一无监督图像检索工具箱，专为研究人员和工程师设计。 主要特点 PyRetri是一个基于通用深度学习的无监督图像检索工具箱，其设计着眼于简单性和灵活性。 模块化设计：我们将基于深度学习的无监督图像检索分解为多个阶段，用户可以通过选择和组合不同的模块轻松构建图像检索管道。 灵活的加载：工具箱能够适应多种类型的模型参数的加载，包括具有相同键和形状的参数，具有不同键的参数以及具有相同键但形状不同的参数。 多种方法的支持：该

深度局部特征（DeLF）的Pytorch实现 PyTorch实现的“具有深深的局部特征的大规模图像检索” 参考： : 先决条件 火炬 python3 CUDA 训练DeLF DeLF训练有两个步骤：（1）调整阶段，和（2）关键点阶段。 Finetune阶段加载ImageNet上预训练的resnet50模型，并进行优化。 关键点阶段将冻结“基本”网络，并且仅更新“注意”网络以进行关键点选择。 训练过程完成后，模型将保存在repo//keypoint/ckpt （1）培训微调阶段： $ cd train/ $ python main.py \ --stage ' finetune ' \ --optim ' sgd ' \ --gpu_id 6 \ --expr ' landmark ' \ --ncls 586 \ --f

matlab推荐代码 CNN for Image Retrieval 博文：，对应web演示主页。 2017/10/08: 构建CBIR检索对比框架，包括Fisher Vector, VLAD, FC, RMAC, CROW. 2017/08/15更新：增加Python版本，，。 2015/12/31更新：添加对MatConvNet最新版version 1.0-beta17的支持，预训练的模型请到Matconvnet官网下载最新的模型。 2015/12/31更新：添加对MatConvNet最新版version 1.0-beta17的支持，预训练的模型请到Matconvnet官网下载最新的模型。 2015/10/20更新：Web演示部分代码公开。 2015/09/24更新：添加对MatConvNet最新版version 1.0-beta14的支持。 2015/12/31更新：添加对最新版version 1.0-beta17的支持，删掉原来的版本(预训练的模型请到matconvnet官网下载最新的模型)。 2015/06/29更新：添加对最新版version 1.0-beta12的支持。

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介绍 一个简陋的本地图像检索系统 基于内容的图像检索系统（Content Based Image Retrieval, 以下简称 CBIR），是计算机视 觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的 CBIR 系统，允许用户输入一张图像，在图像数据库（或本地机、或网络）中查找具有相同或相似内容的其它图片。本实训的基本功能要求是实现基于视觉特征的图像检索。具体包括：（1）实现基于颜色信息的图像 检索，可通过颜色直方图、颜色矩、颜色一致性矢量等方法来实现。（2）实现基于纹理特征 的图像检索，可从四个方面进行：统计法、结构法、模型法、频谱法。（3）实现基于形状特 征的图像检索，可分别从图像的边缘信息和区域信息来实现。（4）实现基于综合信息的图像检索 功能 1．能够利用颜色特征实时从图像库中检索出和输入图像相同或相似的图像，并显示在系统中。 2．能够利用纹理特征实时从图像库中检索出和输入图

此资源是哈工大信息检索课程的对应课件， 没有指定的教材，是老师精心整理的，包括十五章，其中包括一些自学部分，均有对应的PPT。希望对大家有用！

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BERT-QE 此 repo 包含该论文的代码和资源： 。 在ACL 的发现：EMNLP 2020 中。 介绍 BERT-QE 利用 BERT 的优势来选择相关的文档块进行查询扩展。 BERT-QE 模型由三个阶段组成，其中可以使用不同大小的 BERT 模型来平衡有效性和效率。 下面列出了 Robust04 上的一些实验结果： 模型 襟翼 P @ 20 NDCG@20 地图 BERT-大 1.00 倍 0.4769 0.5397 0.3743 BERT-QE-LLL 11.19 倍 0.4888 0.5533 0.3865 BERT-QE-LMT 1.03 倍 0.4839 0.5483 0.3765 BERT-QE-LLS 1.30 倍 0.4869 0.5501 0.3798 要求 我们建议安装 。 然后使用 Anaconda 安装软件包： c