bj_zhb的博客

在这个任务中，参赛选手需要对两个赛题的数据进行可视化。对于苹果病害数据，选手可以展示苹果叶片的病害图像以及它们所属的标签。对于建筑物检测数据，选手需要使用"吉林一号"高分辨率卫星遥感影像作为数据集。选手需要展示这些卫星影像，并可视化其中的建筑物变化。数据加载阶段，选手需要编写代码来读取和处理提供的图像数据。数据增强阶段，选手可以使用各种图像处理技术和方法，如旋转、缩放、翻转、亮度调整等，来增强数据集的多样性和数量。方法很简单，总体来说就是使用。

nn.BCELoss()期望模型的输出是经过 Sigmoid 函数后的类别概率，因此它会将这些预测概率作为输入，并与目标标签进行比较，计算二元交叉熵损失。推理时候，输入dataset中一张图片，query一张图片，输出一个0-1之间的数，就可以认为是孪生网络判断二者的相似性，通过相似性得分输出最后结果。步骤1：构建三元组数据集，分别为和的组合，此时图片A和A’分别进行不同的数据增强；同时，训练代码还启用了分布式训练，也可以作为一个很好的练习，供读者参考。

CLIP模型特征提取：讲解CLIP模型的原理和应用，包括如何将图像和文本的特征嵌入到同一个向量空间中，以及如何利用CLIP模型进行图像检索和分类。步骤1：使用CNN模型预训练模型（如ResNet18）提取图片的CNN特征，计算query与dataset最相似的图片。CNN/VIT模型特征提取：介绍CNN和VIT模型在图像特征提取中的应用，包括如何利用预训练模型提取图像的全局特征。步骤3：使用CLIP模型预训练模型提取图片特征，计算query与dataset最相似的图片。

随着互联网上的图像数量不断增长，图像检索和匹配技术已成为许多视觉搜索引擎的核心技术，能够提高搜索结果的准确性和覆盖范围。图像检索和匹配是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其主要目的是从大规模的图像库中快速准确地找到与查询图像相似或相同的图像。