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CBIR(Content-Based Image Retrieval,基于內容的圖像檢索)涉及到許多方面,包括圖像處理、計算機視覺和機器學習等。關于CBIR的音標(音標通常用于描述語音),我無法提供相關信息。
如果你想了解CBIR的基本翻譯和速記技巧,我可以嘗試提供一些提示。CBIR通常被翻譯為“基于內容的圖像檢索”或“內容感知的圖像檢索”。在速記技巧方面,你可以考慮使用簡短的詞匯或縮寫來描述CBIR的主要原理和應用。例如,你可以使用“CBI”代表“內容基圖像”,并加上檢索或圖像等關鍵詞來幫助記憶。
請注意,這些建議僅供參考,具體的速記技巧可能因個人習慣和背景而異。如果你有更具體的問題或需要更多信息,請告訴我。
CBIR(Content-Based Image Retrieval,基于內容的圖像檢索)這個詞源可以追溯到計算機科學和信息檢索領域。它指的是一種圖像檢索技術,通過比較圖像的內容來查找相似的圖像。
CBIR的變化形式:
名詞形式:CBIR(Content-Based Image Retrieval)
形容詞形式:content-based-image-retrieval-like
相關單詞:
1. ImageNet CBIR(圖像內容檢索):一種基于內容的圖像檢索系統,用于大規模圖像數據集的檢索。
2. Similarity Search(相似性搜索):CBIR和相似性搜索都是基于內容的圖像檢索方法,但相似性搜索更側重于比較圖像之間的相似性。
3. Retrieval Efficiency(檢索效率):CBIR的檢索效率是衡量其性能的重要指標之一,因為它需要快速地找到與查詢圖像相似的圖像。
4. Content-Based Filtering(基于內容的過濾):這是一種基于內容的圖像過濾方法,通常用于視頻或圖像流的處理,根據內容過濾掉不符合要求的圖像。
5. Content-Aware Retrieval(內容感知檢索):這是一種更高級的CBIR方法,它不僅考慮圖像的視覺內容,還考慮了圖像的語義信息。
6. Multimodal CBIR(多模態CBIR):這種方法結合了多種模態的信息來進行圖像檢索,如文本、語音、手勢等。
7. Deep Learning-Based CBIR(深度學習為基礎的CBIR):近年來,深度學習在CBIR領域得到了廣泛應用,包括使用卷積神經網絡進行特征提取和檢索等。
8. Collaborative Filtering(協同過濾):這種方法通常與CBIR結合使用,用于推薦與查詢圖像相似的其他圖像。
9. Image Annotation(圖像注釋):這種方法通常與CBIR結合使用,通過人工注釋來提高檢索結果的準確性。
10. Image Retrieval Evaluation Metrics(圖像檢索評估指標):這些指標用于評估CBIR系統的性能,包括準確率、召回率、F1分數等。
CBIR常用短語:
1. in the blink of an eye 一眨眼之間
2. at the drop of a hat 一句話
3. a piece of cake 非常容易
4. hit or miss 隨機地
5. on the fly 臨時地
6. at one"s fingertips 一觸即發
7. a penny saved is a penny earned 省下一分錢就等于賺到一分錢
雙語句子:
1. I can"t believe I did it in the blink of an eye. 我簡直不敢相信我一下子就做完了。
2. We had to work at the drop of a hat to meet the deadline. 我們不得不隨時準備工作以趕上期限。
3. It"s a piece of cake to cook for you. 為您做飯真是小菜一碟。
4. We hit or miss on our chances for success. 我們成功的機會或大或小。
5. I"m working on it on the fly. 我正在臨時想辦法。
6. I have it at my fingertips. 我對此了如指掌。
7. We saved money by not going out to eat, so we can afford a vacation next year. 省下外出吃飯的錢,我們就能存下錢來,明年就能去度假了。
英文小作文:
CBIR(內容感知圖像檢索)是一種基于內容的圖像檢索技術,它可以根據圖像的內容進行快速檢索。CBIR技術可以幫助我們快速找到與圖像內容相關的信息,從而提高工作效率。
在CBIR中,我們可以通過對圖像進行特征提取和匹配,快速找到相似的圖像。這種方法可以應用于各種領域,如醫學影像、視頻監控、社交媒體等。通過CBIR技術,我們可以更好地理解圖像內容,從而更好地利用這些信息。
此外,CBIR還可以幫助我們發現新的應用場景和商業模式。例如,我們可以利用CBIR技術對社交媒體上的圖像進行分析,從而發現用戶興趣的變化趨勢,進而為廣告商提供更有針對性的廣告投放服務。同時,CBIR還可以幫助我們更好地理解人類視覺系統,從而為計算機視覺技術的發展提供更多的啟示和幫助。
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