图像检索技术全解析

### 图像检索技术全解析 #### 1. 模型导出与服务 在图像检索的流程中，首先要进行模型的导出与服务部署。分类签名借助 TensorFlow 的分类 API，输入是必需的，有预测类别和预测概率两个可选输出，且至少要有一个输出。预测签名在输入和输出数量上具有灵活性，客户端可以定义多个输出并明确查询。以下是签名定义的代码： ```python signature_def = ( tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def( inputs={'x': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(x_input)}, outputs={'y': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(y_input)}, method_name="tensorflow/serving/predict")) ``` 接着，将元图和变量添加到构建器中，并使用预测签名： ```python model_path = os.path.join(work_dir, str(model_version)) saved_model_builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(model_path) saved_model_builder.add_meta_graph_and_variables( session, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], signature_def_map={ 'prediction': signature_def }, legacy_init_op=tf.group(tf.tables_initializer(), name='legacy_init_op')) saved_model_builder.save() ``` 导出的模型可以通过 TensorFlow Serving 进行服务，使用以下命令： ```bash tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=mnist --model_base_path=/tmp/mnist_model/ ``` #### 2. 模型推理测试 为了测试模型服务，需要导入必要的库： ```python from grpc.beta import implementations import numpy import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow_serving.apis import predict_pb2 from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2 ``` 设置并发数、测试数量和工作目录等常量，并定义一个用于计数预测结果的远程过程调用（RPC）回调函数： ```python concurrency = 1 num_tests = 100 host = '' port = 8000 work_dir = '/tmp' def _create_rpc_callback(): def _callback(result): response = numpy.array( result.result().outputs['y'].float_val) prediction = numpy.argmax(response) print(prediction) return _callback ``` 运行推理，调用服务器进行预测： ```python test_data_set = mnist.test test_image = mnist.test.images[0] predict_request = predict_pb2.PredictRequest() predict_request.model_spec.name = 'mnist' predict_request.model_spec.signature_name = 'prediction' predict_channel = implementations.insecure_channel(host, int(port)) predict_stub = prediction_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub(predict_channel) predict_request.inputs['x'].CopyFrom( tf.contrib.util.make_tensor_proto(test_image, shape=[1, test_image.size])) result = predict_stub.Predict.future(predict_request, 3.0) result.add_done_callback( _create_rpc_callback()) ``` 多次调用推理可以评估模型的准确性、延迟和吞吐量，推理错误率应在 90% 左右，并发性能要好。 #### 3. 基于内容的图像检索（CBIR） CBIR 技术以查询图像为输入，对目标图像数据库中的图像进行排序并输出结果。它是一种有特定目标的图像搜索引擎，需要一个目标图像数据库。直接使用图像进行相似度比较存在一些问题： - 图像维度大。 - 像素存在大量冗余。 - 像素不携带语义信息。 因此，我们训练一个目标分类模型，使用模型的特征进行检索。将查询图像和目标数据库通过同一模型获取特征，这些模型也可称为编码器，应能捕获全局和局部特征。为了加快检索速度，可以采用以下方法： | 方法 | 描述 | | ---- | ---- | | 局部敏感哈希（LSH） | 将特征投影到子空间，给出候选列表，后续进行精细特征排序，也是一种降维技术，有低维特征桶。 | | 多索引哈希 | 对特征进行哈希，类似鸽巢原理，使用汉明距离加快计算，汉明距离是二进制表示下数字位置差异的数量。 | 这些方法速度快、内存需求少，但准确性会有所牺牲，且不能捕获语义差异。可以对匹配结果进行重新排序以获得更好的结果，重新排序可采用以下技术： - 几何验证：匹配几何形状，只返回几何形状相似的目标图像。 - 查询扩展：扩展目标图像列表并进行详尽搜索。 - 相关性反馈：获取用户反馈并返回结果，根据用户输入进行重新排序。 #### 4. 构建检索管道 检索管道是为查询图像从目标图像中获取最佳匹配的一系列步骤。其流程如下： ```mermaid graph LR A[离线提取图像数据库特征] --> B[存储特征到数据库] C[查询图像] --> D[提取查询图像特征] D --> E[计算与所有目标图像的相似度] E --> F[对图像进行排序] F --> G[输出最终结果] B --> E ``` 特征提取步骤要快，可以使用 TensorFlow Serving。根据应用需求选择使用的特征，例如纹理匹配可使用初始层，对象级匹配可使用后续层。 #### 5. 提取图像的瓶颈特征 瓶颈特征是预分类层计算的值。下面介绍如何使用 TensorFlow 从预训练模型中提取瓶颈特征。 首先，导入必要的库： ```python import os import urllib.request from tensorflow.python.platform import gfile import tarfile ``` 下载预训练模型并解压到本地文件夹： ```python model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz' file_name = model_url.split('/')[-1] file_path = os.path.join(work_dir, file_name) if not os.path.exists(file_path): file_path, _ = urllib.request.urlretrieve(model_url, file_path) tarfile.open(file_path, 'r:gz').extractall(work_dir) ``` 读取图定义并加载到内存： ```python model_path = os.path.join(work_dir, 'classify_image_graph_def.pb') with gfile.FastGFile(model_path, 'rb') as f: graph_defnition = tf.GraphDef() graph_defnition.P ```