sis

Motor de búsqueda de imágenes simple

Manifestación

Flujo de trabajo

Noticias

• [2020.06] actualizó muchas partes del código para el tutorial CVPR 2020

Descripción general

• Motor de búsqueda de imágenes basado en imágenes simple usando Keras + Flask. Puede iniciar el motor de búsqueda simplemente ejecutando dos scripts de Python.
• offline.py : este script extrae una característica profunda de cada imagen de la base de datos. Cada característica es una activación FC6 4096D de un modelo VGG16 con pesos pretrontrados en Imagenet.
• server.py : este script ejecuta un servidor web. Puede enviar su imagen de consulta al servidor a través de una interfaz web frascos. El servidor encuentra imágenes similares a la consulta mediante un escaneo lineal simple.
• No se requieren GPU.
• Probado en Ubuntu 18.04 y WSL2 (Ubuntu 20.04)

Campo de golf

• Manifestación
• Curso en CVPR2020 [diapositivas] [Video]
• Página del proyecto
• Tutorial y video de @Sdkcarlos

Uso

git clone https://github.com/matsui528/sis.git
cd sis
pip install -r requirements.txt

# Put your image files (*.jpg) on static/img

# Then fc6 features are extracted and saved on static/feature
# Note that it takes time for the first time because Keras downloads the VGG weights.
python offline.py

# Now you can do the search via localhost:5000
python server.py

Avanzado: lanzamiento en AWS

• Puede iniciar fácilmente el servidor de motor de búsqueda en AWS EC2. Primero abra el puerto 5000 y inicie una instancia de EC2. Tenga en cuenta que necesita crear un grupo de seguridad de tal manera que se abra el puerto 5000.
• Una instancia de CPU de nivel medio es suficiente, por ejemplo, M5.Large.
• Después de iniciar sesión en la instancia de SSH, configure el entorno Python (por ejemplo, por Anaconda).
• Ejecute offline.py y server.py .
• Después de ejecutar python server.py , puede acceder al servidor desde su navegador a través de algo como http://ec2-XX-XX-XXX-XXX.us-west-2.compute.amazonaws.com:5000
• (Avanzado) Si desea implementar el sistema de manera segura, considere ejecutar el motor de búsqueda con el servidor web habitual, por ejemplo, UWSGI + NGINX.
• (Avanzado) Si desea implementar el sistema sin servidor, AWS Promunner es el camino a seguir.

Citación

 @misc{sis,
    author = {Yusuke Matsui},
    title = {Simple Image Search Engine},
    howpublished = {url{https://github.com/matsui528/sis}}
}