基于深度学习图像特征匹配,用于图像去重

机器学习AI算法工程

共 2046字,需浏览 5分钟

 ·

2022-02-26 23:18


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机器学习AI算法工程   公众号:datayx


基于Flask RESTful api的图像特征检索方案,api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果,主要用于图像去重,后续拓展使用范围


1. 项目说明:

  • 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发,同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search,设计出基于Flask的RESTful api接口,目的是为了解决以下几个场景问题:

    • 1)本地已经存储大规模专业图像数据集,新增图像可能与现有数据存在重合或高度相似,需要快速剔除;

    • 2)网络爬虫图像去重;

    • 3)本地存储大量冗余图片去重。


相关代码,获取方式:

关注微信公众号 datayx  然后回复 图像匹配 即可获取。

2. 产品介绍:

  • 本框架优势:

    • 方便易用:基于Flask—RESTful设计,只需将url或base64数据传入api,即可快速得到匹配结果

    • 准确度高:基于深度学习提取特征,相比于传统感知哈希算法去重dHash准确率更高

    • 速度快:基于faiss开发,能应对百万级数据量特征做出毫秒级快速匹配

    • 多用户并发:基于Flask开发,可同时为多用户并发提供服务

    • 检索模块自更新:集成检索模块自更新功能,自动处理新增数据并完成检索模型更新,一次部署后续轻松

  • 后续优化:

    • 检索准确度基于现有PyRetri特征提取功能,主要依赖于ResNet50特征抽取,对复杂图片或者高度相似图片存在一定程度的匹配失败问题

    • 基于现有Flask并发,高并发能力较弱

  • 启动方式:

    • 服务代码:app.py文件

    • api测试代码:test_script/link_flask.py

  • 目前进展:整体框架demo测试结束,后续进行逻辑优化与改进







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