sis

简单的图像搜索引擎

演示

工作流程

消息

• [2020.06]更新了CVPR 2020教程的代码的许多部分

概述

• 简单的基于图像的图像搜索引擎使用KERAS +烧瓶。您只需运行两个Python脚本即可启动搜索引擎。
• offline.py ：此脚本从每个数据库图像中提取深度功能。每个功能都是来自具有Imagenet预训练重量的VGG16模型的4096D FC6激活。
• server.py ：此脚本运行一个网络服务器。您可以通过烧瓶Web-Interface将查询图像发送到服务器。该服务器通过简单的线性扫描找到与查询相似的图像。
• 不需要GPU。
• 在Ubuntu 18.04和WSL2上测试（Ubuntu 20.04）

链接

• 演示
• CVPR2020的课程[幻灯片] [视频]
• 项目页面
• @sdkcarlos的教程和视频

用法

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

高级：在AWS上启动

• 您可以轻松地在AWS EC2上启动搜索引擎服务器。请首先打开端口5000并启动EC2实例。请注意，您需要创建一个安全组，以便打开端口5000。
• 中级CPU实例就足够了，例如，m5。
• 通过SSH登录实例后，请设置Python环境（例如，Anaconda）。
• offline.py and server.py运行。
• 运行python server.py后，您可以通过http://ec2-XX-XX-XXX-XXX.us-west-2.compute.amazonaws.com:5000 from浏览器访问服务器。
• （高级）如果您想以安全的方式部署系统，请考虑使用通常的Web服务器（例如，UWSGI + NGINX）运行搜索引擎。
• （高级）如果您想无服务器部署系统，那么AWS评估仪是必经之路。

引用

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