sis
1.0.0
offline.py : สคริปต์นี้แยกคุณลักษณะลึกจากแต่ละภาพฐานข้อมูล แต่ละคุณสมบัติคือการเปิดใช้งาน 4096D FC6 จากรุ่น VGG16 ที่มีน้ำหนักที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าของ Imagenetserver.py : สคริปต์นี้เรียกใช้เว็บเซิร์ฟเวอร์ คุณสามารถส่งอิมเมจการสืบค้นของคุณไปยังเซิร์ฟเวอร์ผ่านเว็บอินเตอร์เฟซ Flask เซิร์ฟเวอร์ค้นหาภาพที่คล้ายกันกับการสืบค้นด้วยการสแกนเชิงเส้นอย่างง่ายgit 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 และ server.pypython server.py คุณสามารถเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์จากเบราว์เซอร์ของคุณผ่านบางอย่างเช่น 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}}
}
