reverse image search

리버스 이미지 검색

이 저장소에는 Pula의 정보학 학부에서 개발 된 학부 논문 프로젝트가 포함되어 있으며 Milvus.io 및 Towhee.io의 힘을 사용한 리버스 이미지 검색에 중점을 둡니다.

작가

Luka Blašković ([email protected])

간단한 설명

벡터 데이터베이스는 이미지, 비디오, 음악, 센서 데이터 등과 같은 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 데이터를 Milvus 데이터베이스로 가져 오기 전에 먼저 towhee.io를 사용하여 벡터 임베딩으로 인코딩해야합니다. "임베딩"벡터는 구조화되지 않은 데이터,이 경우 이미지의 숫자 표현입니다. 그런 다음 임베딩 벡터를 Milvus 데이터베이스에로드합니다. Milvus는 다양한 유사성 메트릭 및 다양한 사용 사례에 대한 인덱스를 지원합니다. 여기서는 L2 Euclidian 거리 메트릭 및 IVF_FLAT 지수를 사용합니다. Application은 build.ipynb 파일에서 실행되는 Gradio 웹 인터페이스를 사용하여 테스트 할 수 있습니다.

학부 논문 : 여기에서 제공됩니다

사용 된 도구

• 파이썬 3.8.10
• Milvus.io
• towhee.io
• Jupyter 노트북

의존성

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

데이터 세트

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

조직

Pula의 Juraj Dobrila University
Pula 정보학 교수
학부 논문 - 구조화되지 않은 데이터 처리를위한 벡터 데이터베이스, 2021./2022.
코스 : 데이터베이스 II
멘토 : Doc. 박사 SC. Goran Oreški (https://fipu.unipu.hr/fipu/goran.oreski, [email protected])