10、图像推荐与姿态估计技术详解

图像推荐与姿态估计技术详解

1. 图像输入与相似产品推荐

在图像推荐系统中，我们可以根据用户提供的图像，推荐相似的产品。其核心步骤如下：
1. 加载图像并获取特征向量 ：从用户提供的路径加载图像，使用 ResNet50 模型获取其特征向量。
2. 计算余弦相似度 ：计算用户图像与数据集中其他特征向量之间的余弦相似度。
3. 排序并选择前十个 ：对余弦相似度得分进行排序，选择得分最高的十个。
4. 提取相似度得分和索引 ：提取前十个图像的相似度得分和索引。
5. 绘制图像 ：打印相似度得分，使用索引绘制图像。

以下是实现该功能的代码：

def recm_user_input(image_id):
    # Loading image and reshaping it
    img = Image.open('../input/testset-for-image-similarity/' + image_id).convert('RGB')
    t_img = Variable(standardize(convert_tensor(s_data(img))).unsqueeze(0))
    embeddings = torch.zeros(512)
    def select_d(m, i, o):
        embeddings.copy_(o.data.resha