reverse image search

逆画像検索

このリポジトリには、Milvus.ioとtowhee.ioのパワーを使用した逆画像検索に焦点を当てた、Pulaの情報学部で開発された私の学部論文プロジェクトが含まれています。

著者

LukaBlašković（[email protected]）

簡単な説明

ベクトルデータベースは、画像、ビデオ、音楽、センサーデータなどの非構造化データを保存するために使用されます。データをMilvusデータベースにインポートする前に、最初にtowhee.ioを使用してベクトル埋め込みにエンコードする必要があります。 「埋め込み」ベクトルは、非構造化データの数値表現であり、この場合の画像です。次に、埋め込みベクターがMilvusデータベースにロードされます。 Milvusは、異なるユースケースのさまざまなタイプの類似性メトリックとインデックスをサポートしています。ここでは、L2ユークリッド距離メトリックとIVF_FLATインデックスを使用します。アプリケーションは、build.ipynbファイルから実行されるGradio Webインターフェイスを使用してテストできます。

学部論文：こちらから入手できます

使用されるツール

• Python 3.8.10
• Milvus.io
• towhee.io
• Jupyterノートブック

依存関係

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

データセット

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

組織

Juraj Dobrila Pula大学
プラ情報学部
学部論文 - 非構造化データ処理のためのベクトルデータベース、2021 ./2022。
コース：データベースII
メンター： Doc。博士SC。 GoranOreški （https://fipu.unipu.hr/fipu/goran.oreski、[email protected]）