reverse image search

Búsqueda de imágenes inversa

Este repositorio contiene mi proyecto de tesis de pregrado desarrollado en la Facultad de Informática en Pula, centrándose en la búsqueda inversa de imágenes utilizando el poder de Milvus.io y Towhee.io.

Autor

Luka Blašković ([email protected])

Descripción corta

Las bases de datos vectoriales se utilizan para almacenar datos no estructurados, como imágenes, videos, música, datos del sensor, etc. Antes de importar los datos a la base de datos de Milvus, primero debe codificarse en embedidas vectoriales utilizando Towhee.io. Un vector de "incrustación" es una representación numérica de datos no estructurados, imágenes en este caso. Los vectores de incrustación se cargan en la base de datos de Milvus. Milvus admite diferentes tipos de métricas e índices de similitud para diferentes casos de uso. Aquí, utilizaremos la métrica de distancia Euclidiana L2 y el índice FIVF_FLAT. La aplicación se puede probar utilizando la interfaz web de Gradio que se ejecuta desde el archivo build.ipynb.

Tesis de pregrado: disponible aquí

Herramientas utilizadas

• Python 3.8.10
• Milvus.io
• Towhee.io
• Cuaderno de jupyter

Dependencias

! python - m pip install - q pymilvus towhee gradio opencv - python pillow pyarrow 

Conjunto de datos

curl -L https://github.com/towhee-io/examples/releases/download/data/reverse_image_search.zip -O

Organización

Juraj Dobrila Universidad de Pula
Facultad de Informática de Pula
Tesis de pregrado: bases de datos vectoriales para el procesamiento de datos no estructurado, 2021./2022.
Curso: bases de datos II
Mentor: Doc. dr. Carolina del Sur. Goran Oreški (https://fipu.unipu.hr/fipu/goran.oreski, [email protected])