图像特征嵌入开源项目介绍

图像特征嵌入开源项目介绍

image_embeddings Using efficientnet to provide embeddings for retrieval 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image_embeddings

基础介绍

本项目是一个开源的图像特征嵌入项目，旨在利用EfficientNet模型为图像提供特征向量（embeddings），从而实现图像检索等功能。项目主要使用Python编程语言开发，并在GitHub上进行维护与更新。

主要编程语言

• Python

核心功能

• 图像特征提取：使用EfficientNet模型对图像进行特征向量提取。
• 图像检索：基于提取的特征向量，实现图像之间的相似性检索。
• 简单KNN搜索：提供KNN搜索的示例，帮助用户理解特征向量检索的实际效果。
• 数据集下载：集成TensorFlow Datasets，方便用户下载并使用不同的图像数据集。
• TF Records生成：将图像数据转换为TensorFlow的TF Records格式，以便进行模型训练或推理。
• 可视化结果：提供方法将检索结果可视化，帮助用户直观理解检索效果。

最近更新的功能

• 性能优化：对模型推理过程进行了性能优化，提高了处理速度和效率。
• 随机搜索示例：添加了随机搜索的示例，使得用户可以更容易地进行随机检索演示。
• Numpy格式转换：增加了将特征向量转换为Numpy数组的工具，方便在多种编程语言中使用这些特征向量。
• 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的安装和使用指南，帮助用户更好地理解和运用该项目。

image_embeddings Using efficientnet to provide embeddings for retrieval 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image_embeddings