sis
1.0.0
offline.py : Этот скрипт извлекает глубокую функцию из каждого изображения базы данных. Каждая функция представляет собой активацию FC6 4096D из модели VGG16 с предварительно обученными весами ImageNet.server.py : этот скрипт запускает веб-сервер. Вы можете отправить изображение запроса на сервер через Flask Web-Interface. Сервер находит аналогичные изображения с запросом с помощью простого линейного сканирования.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.pyoffline.py и server.py .python server.py вы можете получить доступ к серверу из своего браузера через что-то вроде http://ec2-XX-XX-XXX-XXX.us-west-2.compute.amazonaws.com:5000 @misc{sis,
author = {Yusuke Matsui},
title = {Simple Image Search Engine},
howpublished = {url{https://github.com/matsui528/sis}}
}