毕设基于深度学习的以图搜图系统 matlab语言

毕设基于深度学习的以图搜图系统

matlab语言

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前言

随着人工智能的不断发展，深度学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习深度学习，本文就介绍了深度学习的基础内容。
深度神经网络可以通过对大规模的图像数据进行自适应学习，“记忆”并“抽象”图像特征， 形成权重参数，进而实现分类识别、目标检测等。以图搜图一般指对输入的图像进行特征提取， 并与已构建的图像数据库进行对比，按相似度从高到低进行排序并返回，进而实现所见即所想 式的直观检索。目前已有多个以图搜图应用，例如百度识图、以图搜衣、以图搜车等。

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一、实验数据集准备

本次实验选择 TensorFlow 提供的 flower_photos.tgz 作为数据库进行分析，用了六种数据集，包含一些5种花草，1种纸张。

二、软件设计

这里设计软件界面，包括图像加载、深度特征提取、权值配置、图像检索及呈现，以便于 进行检索和分析

1.以图搜纸皮

2.以图搜花

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实验总结

本次实验首先对深度神经网络的特征图进行了拆分、激活和呈现，可以发现深度神经网络 对特征提取的高效性。本次实验还通过对样本图像经 AlexNet、GoogleNet 进行深度特征的提取， 结合预先距离进行相似度判断，实现了以图搜图应用，也可以扩展其他搜索应用，比如以图搜车，以图搜衣服等