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Mecanismo de busca de imagem simples

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• [2020.06] Atualizou muitas partes do código para o tutorial do CVPR 2020

Visão geral

• Engine de pesquisa de imagem baseado em imagem simples usando o Flask Keras +. Você pode iniciar o mecanismo de pesquisa executando dois scripts Python.
• offline.py : Este script extrai uma característica profunda de cada imagem do banco de dados. Cada recurso é uma ativação 4096D FC6 de um modelo VGG16 com pesos pré-treinados ImageNet.
• server.py : Este script executa um servidor da Web. Você pode enviar sua imagem de consulta ao servidor por meio de uma interface da web do Flask. O servidor encontra imagens semelhantes à consulta por uma simples varredura linear.
• As GPUs não são necessárias.
• Testado no Ubuntu 18.04 e WSL2 (Ubuntu 20.04)

Links

• Demonstração
• Curso no CVPR2020 [slides] [Vídeo]
• Página do projeto
• Tutorial e vídeo 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

Avançado: Lançar na AWS

• Você pode iniciar facilmente o servidor de mecanismo de pesquisa no AWS EC2. Por favor, abra a porta 5000 e inicie uma instância do EC2. Observe que você precisa criar um grupo de segurança para que a porta 5000 seja aberta.
• Uma instância da CPU de nível médio é suficiente, por exemplo, m5.Large.
• Depois de fazer login na instância por SSH, configure o ambiente Python (por exemplo, por Anaconda).
• Execute offline.py e server.py .
• Depois de executar python server.py , você pode acessar o servidor do seu navegador através de algo como http://ec2-XX-XX-XXX-XXX.us-west-2.compute.amazonaws.com:5000
• (Avançado) Se você deseja implantar o sistema de maneira segura, considere a execução do mecanismo de pesquisa com o servidor da web usual, por exemplo, UWSGI + NGINX.
• (Avançado) Se você deseja implantar o sistema sem servidor, o AWS Aprovenner é o caminho a percorrer.

Citação

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