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V2EX 第 514920 号会员,加入于 2020-10-28 10:03:43 +08:00
daohuo 最近回复了
@DIMOJANG 好的,感觉这个度量学习比较接近需求,我去看看
@0xFDA64 你的意思是,还是用提取特征计算相似度的方法,但是这个提取特征的模型需要自己准备数据集来训练吗?有没有推荐的开源项目我试一下
@mightybruce 好的,我试试看看
@ShadowPower 要求是不同颜色有影响,不同饱和度和亮度按照人眼的视觉感觉有影响,就是在人眼下,一定范围内,饱和度和亮度调整不会改变对颜色的认知,但是超过一定范围就会了
@ShadowPower 目前我是搞了每 10 个像素颜色分别对比平均 HSV 的差异来获取颜色相似度,然后使用 mmpose 来获取姿态相似度,这个姿态还是利用 GPT 生成的关键点夹角和相对距离得到的,也结合了这个提取图片特征来对比相似度,然后加权平均,但还是效果不理想,主要是颜色部分,不同的饱和度和亮度,在整体图片中,从人眼看,差距不大,但对计算数据来说,差异很大,这块处理不了,然后老板觉得我做的这个只是勉强能用,希望找一个模型,能提供成对的相似度的图片和不相似的图片,持续训练,得到一个更准确的评判模型,,,,因为我目前了解的计算机视觉方面,还是图片分类和识别比较多,像这种不针对特定内容的比对,我是没找到,让我自己做一个,我也没完全这个能力和知识储备
@ShadowPower 不能说不准确,而是用这个提取特征,余弦相似度对比,会有很多姿态不同,衣服颜色不同的图片,但是相似度差异不大,比如一个 0.6 一个 0.7 (这里按照 1 为完全相同),这样的结果
@ShadowPower 好的,我去了解尝试一下
@ShadowPower 有尝试过这个模型,利用的是提取图片特征,(不知道你说的是不是这个),有的可以,但是有时候会出现很离谱的结果,而且对于不同颜色饱和度和亮度的处理,感觉没有处理出来
对比的客片和标准片,是人物艺术照之类的
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