ResNet 相似图搜索, 如何提取图片特征创建向量
要使用ResNet进行相似图片搜索,你需要先通过预训练的ResNet模型提取图像特征得到向量表示。以下是一个用Python和PyTorch实现的例子:
- 首先在Python环境安装必要的库:
pip install torch torchvision Pillow
- 提取图像的特征向量:
import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
# 加载预训练的ResNet模型
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
resnet.eval()
# 移除最后一层(全连接层),我们只需要卷积层的输出作为特征向量
modules=list(resnet.children())[:-1]
resnet=nn.Sequential(*modules)
# 定义图像预处理步骤
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
def extract_features(image_path):
"""从给定的图像中提取特征向量"""
img = Image.open(image_path)
img_t = preprocess(img)
batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)
with torch.no_grad():
out = resnet(batch_t)
# reshape output to [dim] instead of [1, dim, 1, 1]
out = out.reshape(-1).numpy()
return out
在上述代码中,extract_features
函数接收一个图像路径,然后返回该图像的ResNet特征向量。这个特征向量就可以被用来在向量数据库中进行搜索和匹配了。