Mindket

Image_Retrieval

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在一个小型度假照片集里找出与查询图片相似的图片,带有名为 naive、bovw 和 cnn 的三种已保存方法。适合学习图像检索的学生和开发者。

Image_Retrieval 是一款工具包,属于研究类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 装有 pip 的 Python,系统可以是 Windows、macOS 或 Linux
  • 能从 Hugging Face 下载文件的网络连接
  • 足够的磁盘空间,因为这个仓库有 1513 个文件,体积较大
用在
  • 网页浏览器:到 Hugging Face 上的这个 Space 就能试,不用安装
  • Windows、macOS 或 Linux:用 Python 运行一份副本
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download leopoldmaillard/ImageRetrieval --repo-type space --local-dir ImageRetrieval
cd ImageRetrieval

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这是 leopoldmaillard 做的一个 Gradio 图像检索演示。仓库里带有一个度假图片文件夹,以及三个名为 naive、bovw 和 cnn 的已保存文件,暗示三种匹配图片的方法。你可以在浏览器里使用,也可以在自己的电脑上运行一份副本。

适合谁

它适合想看图像搜索怎么做、并想对比简单匹配与学习特征的学生和开发者。老师也可以把它当作现场演示。

行业谁在用怎么用例子
教育计算机视觉的学生在同一个图片集上对比几种图像匹配方法打开这个 Space,试一张查询图片
研究机器学习研究者看一个带已保存索引的小型检索方案对照已保存的文件读 app.py
软件Python 开发者在本地运行一份副本并改成自己的图片下载这个 Space 并启动 app.py

如果你需要搜索大型私人照片库,可以跳过它,因为仓库里只有一个小型样例集。

用在哪里

  • 网页浏览器:到 Hugging Face 上的这个 Space 就能试,不用安装
  • Windows、macOS 或 Linux:用 Python 运行一份副本
用途谁用得到什么
找相似图片学生图片集中与查询图片匹配的图片
对比方法研究者三种已保存方法有何不同的视图
研究代码开发者一个加载已保存文件和图片文件夹的 app.py

如何设置

先准备好下面这些东西。

  • 装有 pip 的 Python,系统可以是 Windows、macOS 或 Linux
  • 能从 Hugging Face 下载文件的网络连接
  • 足够的磁盘空间,因为这个仓库有 1513 个文件,体积较大
  1. 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 把这个 Space 下载到本地文件夹。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 安装 Gradio 和 requirements.txt 里列出的包。
  5. 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download leopoldmaillard/ImageRetrieval --repo-type space --local-dir ImageRetrieval
cd ImageRetrieval
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

在线使用时,用 Space 页面显示的 Gradio 界面。在自己的电脑上,则在项目文件夹里运行主文件,再在浏览器里打开它提供的页面。

python app.py

示例

你在项目文件夹里运行 python app.py,并打开它提供的页面。你给它一张查询图片,页面会显示图片集中它认为与你的图片接近的图片。

新手与专家

如果你是新手,先从在线版开始。到这个 Space 里,在安装任何东西之前先试一张查询图片。本地副本比较大,所以先试托管页面。

如果你懂这个领域,要注意名为 naive、bovw 和 cnn 的已保存文件,分别指向朴素基线、视觉词袋和卷积网络。来源没有确认这一点,也没有给出分数,所以请读 app.py 来核对。

  1. 打开 Space 或运行 app.py
  2. Gradio 页面加载
  3. 你给它一张查询图片
  4. 应用把它与图片集做匹配
  5. 相似的图片显示在页面上

注意事项

仓库里有应用会加载的 pkl 保存文件,所以只在你信任来源的情况下运行副本。

  • License: mit
  • Cost to run: 未列出,没有 API 密钥、账号或付费服务
  • Data it reaches: 仓库里的图片和保存文件,以及你的查询图片

README 和文件

README

Image_Retrieval

在一个小型度假照片集里找出与查询图片相似的图片,带有名为 naive、bovw 和 cnn 的三种已保存方法。适合学习图像检索的学生和开发者。

由 leopoldmaillard 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:这是 leopoldmaillard 做的一个 Gradio 图像检索演示。仓库里带有一个度假图片文件夹,以及三个名为 naive、bovw 和 cnn 的已保存文件,暗示三种匹配图片的方法。你可以在浏览器里使用,也可以在自己的电脑上运行一份副本。

适合谁:它适合想看图像搜索怎么做、并想对比简单匹配与学习特征的学生和开发者。老师也可以把它当作现场演示。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
教育 | 计算机视觉的学生 | 在同一个图片集上对比几种图像匹配方法 | 打开这个 Space,试一张查询图片
研究 | 机器学习研究者 | 看一个带已保存索引的小型检索方案 | 对照已保存的文件读 app.py
软件 | Python 开发者 | 在本地运行一份副本并改成自己的图片 | 下载这个 Space 并启动 app.py

如果你需要搜索大型私人照片库,可以跳过它,因为仓库里只有一个小型样例集。

用在哪里:

  • 网页浏览器:到 Hugging Face 上的这个 Space 就能试,不用安装
  • Windows、macOS 或 Linux:用 Python 运行一份副本
用途 | 谁用 | 得到什么
找相似图片 | 学生 | 图片集中与查询图片匹配的图片
对比方法 | 研究者 | 三种已保存方法有何不同的视图
研究代码 | 开发者 | 一个加载已保存文件和图片文件夹的 app.py

如何设置:先准备好下面这些东西。

  • 装有 pip 的 Python,系统可以是 Windows、macOS 或 Linux
  • 能从 Hugging Face 下载文件的网络连接
  • 足够的磁盘空间,因为这个仓库有 1513 个文件,体积较大
  1. 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 把这个 Space 下载到本地文件夹。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 安装 Gradio 和 requirements.txt 里列出的包。
  5. 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download leopoldmaillard/ImageRetrieval --repo-type space --local-dir ImageRetrieval
cd ImageRetrieval
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:在线使用时,用 Space 页面显示的 Gradio 界面。在自己的电脑上,则在项目文件夹里运行主文件,再在浏览器里打开它提供的页面。

python app.py

示例:你在项目文件夹里运行 python app.py,并打开它提供的页面。你给它一张查询图片,页面会显示图片集中它认为与你的图片接近的图片。

新手与专家:如果你是新手,先从在线版开始。到这个 Space 里,在安装任何东西之前先试一张查询图片。本地副本比较大,所以先试托管页面。

如果你懂这个领域,要注意名为 naive、bovw 和 cnn 的已保存文件,分别指向朴素基线、视觉词袋和卷积网络。来源没有确认这一点,也没有给出分数,所以请读 app.py 来核对。

打开 Space 或运行 app.py
Gradio 页面加载
你给它一张查询图片
应用把它与图片集做匹配
相似的图片显示在页面上

注意事项:仓库里有应用会加载的 pkl 保存文件,所以只在你信任来源的情况下运行副本。

  • License: mit
  • Cost to run: 未列出,没有 API 密钥、账号或付费服务
  • Data it reaches: 仓库里的图片和保存文件,以及你的查询图片

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:1
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:mit

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/leopoldmaillard/ImageRetrieval
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/leopoldmaillard/ImageRetrieval/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

同类产品对比

同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。

产品点赞构建方式许可证最近更新
Image_Retrieval 本页1gradiomit
Open VLM Leaderboard共有 gradio1,034gradioapache-2.0
Face Swap共有 gradio808gradiocc-by-nc-sa-4.0
TTS Spaces Arena共有 gradio493gradiozlib
Depth Anything 3共有 gradio490gradiocc-by-nc-4.0
BLIP共有 gradio431gradiobsd-3-clause
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

评价

还没有评分

写评价

还没有评价。

Mindket 的更多商品

查看 Mindket 的全部商品

anaksor-ocr

Sokheng · 工具包

这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

新上架

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。

新上架

ACE-Step 1.5 XL SFT

ACE-Step · 工具包

用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。

新上架

研究类的相似商品

查看研究类的全部商品

Merlin-Cancer-Super

AbdomenAtlas · 工具包

在 CT 扫描上检测并勾画 9 个器官的肿瘤,使用从放射学报告中学习的 R-Super 方法训练。这是面向医学影像团队的研究模型,采用非商业许可。

新上架

EarthJev

dBenf · 工具包

回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。

新上架

getting-over-it-rl-jax

zimmerk4 · 工具包

用一个在 JAX 物理模拟器里学会的小型策略网络,从头到尾通关游戏 Getting Over It。适合强化学习研究者和好奇的动手爱好者。

新上架