В данном проекте представлена инновационная система поиска изображений в формате Content-Based Image Retrieval (CBIR), которая позволяет находить визуально или смыслово схожие изображения. 🎯 Основная цель системы — по входному изображению предоставить до 10 релевантных рекомендаций из обучающего множества, где релевантность определяется принадлежностью к одному смысловому классу.
📊 Эффективность, точность и масштабируемость — главные достоинства этой системы, что делает её мощным инструментом для анализа и поиска по изображениям!
Основной файл, который запускает всю систему, объединяя этапы обработки изображений и поиска. app.py поддерживает интеграцию с веб-сервисом или интерфейс для локального использования. Здесь реализована основная логика обработки изображений с помощью предобученных моделей, а также использована стратегия ансамбля моделей, повышающая надежность и точность рекомендаций.
Скрипт, объединяющий задачи классификации и поиска смысловых копий. Использует мощные сверточные сети, такие как ConvNeXt и ResNet50v2, для высокоточной классификации и поиска схожих изображений. 📈 Благодаря ансамблю моделей система адаптируется к данным, повышая прозрачность и обоснованность выбранного метода.
Модуль для предобработки изображений, удаляющий лишние области, чтобы сосредоточиться на главных признаках объектов. Этот этап улучшает точность и производительность системы при масштабируемой обработке данных.
Файл с зависимостями, позволяющий быстро установить все необходимые библиотеки и обеспечить корректную работу системы.
Содержит вспомогательные модули, предобученные модели и утилиты для обработки изображений и работы с эмбеддингами. Эти модули поддерживают стабильную и эффективную работу системы, а также её гибкость при интеграции новых методов.
Включает черновые ноутбуки и код, использовавшийся на начальных этапах разработки. Здесь проводились первичная обработка данных, предобучение моделей и настройка алгоритмов CBIR. Эта папка — источник знаний и идей для дальнейшего развития проекта.
Создание системы поиска изображений по смысловым копиям, которая возвращает до 10 релевантных изображений из обучающего набора, принадлежащих к тому же смысловому классу. Система нацелена на использование метрики MAP@10 для оценки качества рекомендаций.
Для повышения точности и адаптивности системы используется ансамбль из ConvNeXt, ResNet50v2, ViT-CLIP, а также метод GLRT-Based Metric Learning. Ансамблевый подход позволяет объединять предсказания от нескольких архитектур, что увеличивает надежность поиска и адаптивность к различным данным.
GLRT-Based Metric Learning — метод обучения метрик, позволяющий системе лучше различать классы, минимизируя внутриклассовые различия и увеличивая межклассовые. Он использует Generalized Likelihood Ratio Test (GLRT) для точного поиска, что улучшает прозрачность и точность результатов. 🌟
Для повышения производительности и масштабируемости используются заранее рассчитанные эмбеддинги изображений. Это исключает необходимость пересчёта признаков на этапе поиска и позволяет системе обрабатывать большие объёмы данных с минимальными затратами ресурсов.
Для быстрого поиска ближайших соседей в большом пространстве признаков применяются FAISS и Annoy. 🖥️ FAISS оптимизирован для работы на GPU, что ускоряет обработку на больших наборах данных, а Annoy обеспечивает высокую скорость поиска в памяти, что полезно при обработке огромных объемов данных. Комбинация FAISS и Annoy делает систему гибкой и высокоэффективной для задач, требующих масштабируемости.
-
Обоснованность выбранного метода
Использование проверенных моделей, таких как ConvNeXt, ResNet50v2, ViT-CLIP и GLRT-Based Metric Learning, гарантирует высокое качество и надежность. Ансамбль моделей позволяет системе адаптироваться к разным типам данных и выдавать точные рекомендации. -
Прозрачность решения
Логическое разделение на компоненты делает проект легко воспроизводимым и доступным для понимания. Модули предобработки, аугментации и классификации обеспечивают полный контроль над качеством рекомендаций. -
Адаптивность и масштабируемость
Благодаря FAISS, Annoy и предварительно рассчитанным эмбеддингам система готова к работе с большими наборами изображений, обрабатывая данные с высокой скоростью и гибкостью. При этом точность остаётся неизменно высокой. -
Релевантность поставленной задаче
Весь стек технологий и архитектурные решения ориентированы на оптимизацию поиска и повышение релевантности, делая проект незаменимым для поиска по смыслу в больших изображениях. -
Реализация дополнительных идей
Использование аугментации, замораживания слоев и снижения размерности с помощью PCA добавляет устойчивость и улучшает точность поиска. Эти техники обеспечивают высокое качество рекомендаций, особенно при работе с разнообразными данными.
Этот проект демонстрирует мощь и гибкость CBIR-системы, нацеленной на точность, масштабируемость и высокую производительность. 💡 Комбинация ConvNeXt, ViT-CLIP и GLRT-Based Metric Learning обеспечивает высочайшее качество поиска смысловых копий, делая проект эффективным инструментом для анализа и поиска по изображениям.
💬 Готовы к тестированию и внедрению? Этот проект CBIR предлагает уникальный подход, обеспечивая отличные результаты в области поиска по изображению!