Membangun Carian Persamaan Imej yang cekap dengan VGG16 dan FAI

Pengambilan Imej Rapid: Membina Sistem Carian Kesamaan Berkelajuan Tinggi dengan VGG16 dan Faiss

Bayangkan kekecewaan mencari secara manual melalui foto -foto yang tidak terhingga untuk mencari imej tertentu. Artikel ini meneroka penyelesaian: Membina sistem carian persamaan imej yang cepat menggunakan kuasa embeddings vektor, model VGG16, dan keupayaan pengindeksan yang cekap Faiss.

Hasil Pembelajaran Utama:

• Pegang konsep embedding vektor dan peranan mereka dalam mewakili data kompleks secara numerik.
• Memahami bagaimana VGG16 menjana embeddings imej yang sesuai untuk perbandingan persamaan.
• Ketahui fungsi Faiss untuk pengindeksan dan pengambilan vektor yang sama.
• Membangunkan kemahiran praktikal untuk melaksanakan sistem carian persamaan imej.
• Terokai cabaran biasa dan penyelesaian mereka dalam carian persamaan dimensi tinggi.

(Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Memahami embeddings vektor
• Kelebihan menggunakan embeddings vektor
• Memperkenalkan VGG16
• Memanfaatkan Faiss untuk mengindeks
• Pelaksanaan Kod: Membina Sistem Carian Persamaan Imej
  • Langkah 1: Mengimport perpustakaan yang diperlukan
  • Langkah 2: Memuatkan gambar dari direktori
  • Langkah 3: Memuatkan dan mengubah suai model VGG16
  • Langkah 4: Menjana embeddings imej dengan VGG16
  • Langkah 5: Membuat Indeks Faiss
  • Langkah 6: Memuatkan imej dan embeddings pengkomputeran
  • Langkah 7: Mencari gambar yang serupa
  • Langkah 8: Contoh penggunaan dan pelaksanaan carian
  • Langkah 9: Memaparkan hasil carian
  • Langkah 10: Menggambarkan hasil dengan cv2_imshow
• Menangani cabaran biasa
• Soalan Lazim (Soalan Lazim)

Memahami embeddings vektor

Embeddings vektor mengubah data kompleks (imej, teks, audio) ke dalam vektor berangka. Item yang sama kluster bersama-sama dalam ruang dimensi tinggi, membolehkan komputer untuk mengenal pasti maklumat yang berkaitan dengan cepat.

Kelebihan Penyembuhan Vektor

Lembutan vektor menawarkan beberapa kelebihan utama:

• Kecekapan: Pengiraan jarak cepat antara vektor membolehkan carian persamaan cepat.
• Skalabiliti: Mengendalikan dataset besar dengan cekap, menjadikannya sesuai untuk aplikasi data besar.
• Pengurangan Dimensi: Data dimensi tinggi (seperti imej) boleh diwakili dalam dimensi yang lebih rendah tanpa kehilangan maklumat yang ketara, meningkatkan penyimpanan dan kecekapan.
• Pemahaman Semantik: Menangkap hubungan semantik antara titik data, meningkatkan ketepatan tugas seperti NLP dan pengiktirafan imej.
• Fleksibiliti: Berkenaan dengan pelbagai jenis data.
• Penjimatan Sumber: Penyembuhan Pra-Terlatih dan pangkalan data vektor mengurangkan keperluan untuk latihan yang luas.
• Kejuruteraan Ciri Automatik: Automasi Pengekstrakan Ciri, Menghapuskan Kejuruteraan Ciri Manual.
• Kesesuaian: Lebih banyak disesuaikan dengan input baru daripada model berasaskan peraturan.
• Kecekapan pengiraan: Berbanding dengan pendekatan berasaskan graf, embeddings adalah komputasi kurang intensif.

Memperkenalkan VGG16

VGG16, rangkaian saraf konvensional (CNN), digunakan di sini untuk menghasilkan embeddings imej. 16 lapisan dengan berat yang boleh dipelajari cemerlang pada pengesanan objek dan klasifikasi.

Proses ini melibatkan saiz semula imej input kepada 224x224 piksel, melalui lapisan konvolusi (menggunakan penapis 3x3 untuk mengekstrak ciri-ciri seperti tepi dan tekstur), menggunakan fungsi pengaktifan (relu untuk bukan linear), dan menggunakan lapisan pengumpulan untuk mengurangkan saiz imej semasa mengekalkan ciri-ciri utama. Akhirnya, lapisan yang disambungkan sepenuhnya memproses maklumat untuk menghasilkan output akhir. Untuk tujuan kami, kami menggunakan lapisan sebelum lapisan klasifikasi akhir untuk mendapatkan embedding imej.

Memanfaatkan Faiss untuk mengindeks

Faiss (Facebook AI Carian Kesamaan) adalah perpustakaan yang direka untuk carian kesamaan yang cekap dan clustering vektor padat. Ia cemerlang dalam mengendalikan dataset besar -besaran dan dengan cepat mencari jiran terdekat dengan vektor pertanyaan.

Carian persamaan dengan Faiss: Faiss membina indeks dalam RAM. Memandangkan vektor baru, ia dengan cekap mengira jarak Euclidean (L2) untuk mencari vektor terdekat dalam indeks.

Pelaksanaan Kod: Membina Sistem Carian Persamaan Imej

(Nota: Coretan kod berikut adalah ilustrasi. Rujuk artikel asal untuk kod lengkap dan runnable.)

Langkah 1: Mengimport perpustakaan

 Import CV2
import numpy sebagai np
Import Faiss
Import OS
dari keras.applications.vgg16 import vgg16, preprocess_input
Dari Keras.Preprocessing Impor Image
dari model import keras.models
dari google.colab.patches import cv2_imshow

(Langkah 2-10: Rujuk artikel asal untuk kod terperinci dan penjelasan setiap langkah.)

Menangani cabaran biasa

• Penggunaan memori: Lembaran tinggi dimensi untuk dataset yang besar memerlukan memori yang ketara.
• Kos pengiraan: Menjana embeddings dan carian boleh dikira secara mahal.
• Variabiliti imej: Variasi kualiti dan format imej boleh menjejaskan ketepatan penyembuhan.
• Pengurusan Indeks: Mencipta dan mengemas kini indeks Faiss yang besar boleh memakan masa.

Soalan Lazim (Soalan Lazim)

(Rujuk artikel asal untuk bahagian FAQ yang komprehensif.)

Kesimpulan

Artikel ini menunjukkan pembinaan sistem carian persamaan imej berkelajuan tinggi menggunakan embeddings vektor, VGG16, dan Faiss. Pendekatan ini menggabungkan kuasa pembelajaran mendalam untuk pengekstrakan ciri dengan pengindeksan yang efisien untuk carian persamaan pesat, membolehkan pengambilan imej yang cekap dari dataset yang besar. Cabaran yang berkaitan dengan data dimensi tinggi juga dibincangkan, menonjolkan kepentingan algoritma yang cekap dan struktur data untuk carian kesamaan yang berkesan.

(Nota: Imej dimasukkan mengikut spesifikasi artikel asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Membangun Carian Persamaan Imej yang cekap dengan VGG16 dan FAI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!