Hay tantas herramientas de edición de documentos en el mercado, pero solo algunas son adecuadas para todos los tipos de archivos. Algunas herramientas son, por otro lado, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la respuesta a estos problemas con su editor basado en la nube. Ofrece capacidades robustas que te permiten realizar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas integrar rápidamente la función en la Imagen, ¡DocHub es la mejor opción para ti!
Nuestro proceso es muy sencillo: importas tu archivo de Imagen a nuestro editor → se transforma instantáneamente a un formato editable → realizas todos los cambios necesarios y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para completar tu documentación.
Una vez que se apliquen todas las modificaciones, puedes transformar tu documentación en una plantilla multiusos. Simplemente necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir a Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites la misma plantilla. ¡Prueba DocHub hoy!
[Música] en este video aprenderemos a extraer las características semánticas utilizadas como firma digital para la recuperación de imágenes similares. Comenzaremos con enfoques algo menos sofisticados y seguiremos el desarrollo de características semánticas hasta resultados más recientes. Para buscar una imagen objetivo, primero es necesario calcular su representación semántica a partir de valores de píxeles en bruto. Prácticamente, cada enfoque para calcular características para la clasificación y reconocimiento de imágenes también se ha aplicado a la recuperación de imágenes, comenzando por histogramas de color básicos. La investigación luego continuó utilizando histogramas de gradiente como hog o sift. No es sorprendente que las características extraídas de redes neuronales convolucionales profundas hayan ganado recientemente atención como una representación efectiva de imágenes. Uno de los primeros sistemas de recuperación de imágenes basado en contenido fue el sistema cúbico desarrollado en ibm en 1995. Funcionaba en dos modos: búsqueda de imágenes utilizando histogramas de color y búsqueda de imágenes utilizando máscaras de objetos especificadas por el usuario. El segundo modo fue posible.