什么是混合嵌入?

什么是混合嵌入?

图像嵌入用于将图像表示为高维空间中的矢量,以紧凑的形式捕获颜色,纹理,形状和图案等重要特征。这些嵌入是使用深度学习模型生成的,例如卷积神经网络 (cnn) 或转换器。一旦将图像转换为嵌入,就可以轻松地将其与其他图像进行比较或用于下游任务。

图像嵌入的一个常见应用是在图像搜索中,其中用户可以提交图像作为查询,并且系统基于它们的嵌入来检索视觉上相似的图像。图像嵌入也用于图像分类等任务,它们有助于将图像分类为预定义的类。在面部识别中,为每个面部生成嵌入,并且使用类似的嵌入来识别个体。

图像嵌入是非常有效的,因为它们允许高效的相似性搜索和分类,而不需要处理整个图像。嵌入还可以用于gan等生成模型,以基于给定的嵌入向量生成新图像,从而在计算机视觉应用中创建新的视觉内容或数据增强。

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