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需要多少運算資源完全取決於你的資料量。 然而 ColorLayout 只計算 global feature, 只能夠全畫面比對完整圖片, 不能像 SIFT 那樣計算畫面其中一部份的相似性。若果你例如想找出某圖片從哪裡「裁出來」的話, 就不建議用 ColorLayout 這種 global feature 的 image hash 了 |
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emmm,我现在在试着处理37部番剧里面的关键帧,用不同的算法 如果是全画面已经能满足了,但我还是想做头像识别这种,看这性能占用感觉成本会变得不低 只是这些小规模的角色识别我倒是可以不留余力地用 SIFT 或者更强的,但大规模我找不到啥公开项目做参考... 不知道该用什么才能满足需求,实在没推荐的话我尝试自己摸索看看 另外关于动漫这类的图像检索提取 hash 或者特征与实拍图片有什么不同之处吗,不清楚色彩和边缘这类有没有什么讲究之处?感觉与实景完全不同 比如采用更冒进的策略缩放原图再提取特征、降维之类? 动漫识别就根本没文献什么的可参考了...麻烦您了 |
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頭像識別可以看看 https://github.com/nagadomi/animeface-2009 但我目前還沒有見過大規模使用的項目 色彩上的特徵明顯,是其中一個 ColorLayout 能找到匹配圖片的關鍵,若應用在比較灰暗的真實圖片,效果會比色彩更鮮明的動漫圖片差。ColorLayout 不會分析圖片上的邊緣,所以目前 trace.moe 為了提升 hash 速度和 deldup 效率,hash 的時候會把所有影格縮小至 320x180。這相比使用 720p 來說,搜尋準確度也沒有明顯分別。但若果使用邊緣相關的算法,例如 Edge Histogram 的話,解像度太低就會有很大影響。 關於 ACG 相關的項目可以參考一下 |
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感谢,我这边参考正在降低分辨率测试下识别效果🤔 |
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Cartoon Face Recognition: A Benchmark Dataset |
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能了解下 trace.moe 用的 Lire 处理一张图片平均需要耗时多久之类的指标吗?
我在尝试学习 CBIR...想参考 trace.moe 做一个根据图片查找涩图原图/相似图的 API
Lire 似乎只能识别原图?从 trace.moe 的图片要求看鲁棒性好像不太行,所以没准备用但想参考下想参考下实际维护下来的可行性,以及技术栈和算力需要,现在用的 SIFT
啥都不会初学...高二学生实在看不懂owner 好像是在香港?抱歉直接用中文了Beta Was this translation helpful? Give feedback.
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