La recherche d'images permet de rechercher des images similaires dans une base de données d'images. Il fonctionne en intégrant la requête de recherche dans un vecteur de grande dimension représentant la signification sémantique de la requête, suivie d'une recherche de similarité dans un index personnalisé prédéfini à l'aide de ScaNN (Scalable Nearest Neighbors).
Contrairement à la classification d'images , l'augmentation du nombre d'éléments pouvant être reconnus ne nécessite pas de réentraîner l'ensemble du modèle. De nouveaux éléments peuvent être ajoutés en reconstruisant simplement l'index. Cela permet également de travailler avec des bases de données d'images plus importantes (plus de 100 000 éléments).
Utilisez l'API ImageSearcher de la bibliothèque de tâches pour déployer votre moteur de recherche d'images personnalisé dans vos applications mobiles.
Principales fonctionnalités de l'API ImageSearcher
Prend une seule image en entrée, effectue une extraction d'intégration et une recherche du plus proche voisin dans l'index.
Traitement de l'image d'entrée, y compris la rotation, le redimensionnement et la conversion de l'espace colorimétrique.
Région d'intérêt de l'image d'entrée.
Conditions préalables
Avant d'utiliser l'API ImageSearcher , un index doit être créé sur la base du corpus personnalisé d'images à rechercher. Ceci peut être réalisé à l'aide de l' API Model Maker Searcher en suivant et en adaptant le didacticiel .
Pour cela vous aurez besoin de :
- un modèle d'intégration d'images TFLite tel que mobilenet v3 . Découvrez d'autres modèles d'intégration pré-entraînés (c'est-à-dire des modèles vectoriels de caractéristiques) de la collection Google Image Modules sur TensorFlow Hub .
- votre corpus d'images.
Après cette étape, vous devriez avoir un modèle de recherche TFLite autonome (par exemple, mobilenet_v3_searcher.tflite ), qui est le modèle original d'intégration d'images avec l'index attaché dans les métadonnées du modèle TFLite .
Exécuter l'inférence en Java
Étape 1 : Importer la dépendance Gradle et d'autres paramètres
Copiez le fichier de modèle de recherche .tflite dans le répertoire assets du module Android où le modèle sera exécuté. Spécifiez que le fichier ne doit pas être compressé et ajoutez la bibliothèque TensorFlow Lite au fichier build.gradle du module :
android {
// Other settings
// Specify tflite index file should not be compressed for the app apk
aaptOptions {
noCompress "tflite"
}
}
dependencies {
// Other dependencies
// Import the Task Vision Library dependency (NNAPI is included)
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision:0.4.0'
// Import the GPU delegate plugin Library for GPU inference
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu-delegate-plugin:0.4.0'
}
Étape 2 : Utilisation du modèle
// Initialization
ImageSearcherOptions options =
ImageSearcherOptions.builder()
.setBaseOptions(BaseOptions.builder().useGpu().build())
.setSearcherOptions(
SearcherOptions.builder().setL2Normalize(true).build())
.build();
ImageSearcher imageSearcher =
ImageSearcher.createFromFileAndOptions(context, modelFile, options);
// Run inference
List<NearestNeighbor> results = imageSearcher.search(image);
Voir le code source et javadoc pour plus d'options pour configurer le ImageSearcher .
Exécuter l'inférence en C++
// Initialization
ImageSearcherOptions options;
options.mutable_base_options()->mutable_model_file()->set_file_name(model_path);
options.mutable_embedding_options()->set_l2_normalize(true);
std::unique_ptr<ImageSearcher> image_searcher = ImageSearcher::CreateFromOptions(options).value();
// Create input frame_buffer from your inputs, `image_data` and `image_dimension`.
// See more information here: tensorflow_lite_support/cc/task/vision/utils/frame_buffer_common_utils.h
std::unique_ptr<FrameBuffer> frame_buffer = CreateFromRgbRawBuffer(
image_data, image_dimension);
// Run inference
const SearchResult result = image_searcher->Search(*frame_buffer).value();
Voir le code source pour plus d'options pour configurer ImageSearcher .
Exécuter l'inférence en Python
Étape 1 : Installez le package Pypi de prise en charge de TensorFlow Lite.
Vous pouvez installer le package TensorFlow Lite Support Pypi à l'aide de la commande suivante :
pip install tflite-support
Étape 2 : Utilisation du modèle
from tflite_support.task import vision
# Initialization
image_searcher = vision.ImageSearcher.create_from_file(model_path)
# Run inference
image = vision.TensorImage.create_from_file(image_file)
result = image_searcher.search(image)
Voir le code source pour plus d'options pour configurer ImageSearcher .
Exemples de résultats
Results:
Rank#0:
metadata: burger
distance: 0.13452
Rank#1:
metadata: car
distance: 1.81935
Rank#2:
metadata: bird
distance: 1.96617
Rank#3:
metadata: dog
distance: 2.05610
Rank#4:
metadata: cat
distance: 2.06347
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