影象檢索與相關應用
一。基於內容的影象檢索
分開展開：
最近鄰問題：
區域性敏感的雜湊：在高維空間和低維空間去保持距離
ann庫：
串起來完成乙個cbir系統，進行分類。
二。 如何去讓我們的cbir系統更快？
卷積神經網路進行找到影象的去處？
影象檢索過程簡單說來就是對資料庫的每張抽取特徵(一般形式為特徵向量)，儲存於資料庫中，對於待檢索，抽取同樣的特徵向量，然後並對該向量和資料庫中向量的距離，找出最接近的一些特徵向量，其對應的即為檢索結果。
基於內容的影象檢索系統最大的難點在上節已經說過了，其一為大部分神經網路產出的中間層特徵維度非常高，比如krizhevsky等的在2012的imagenet比賽中用到的alexnet神經網，第7層的輸出包含豐富的影象資訊，但是維度高達4096維。4096維的浮點數向量與4096維的浮點數向量之間求相似度，運算量較大，因此babenko等人在**neural codes for image retrieval中提出用pca對4096維的特徵進行pca降維壓縮，然後用於基於內容的影象檢索，此場景中效果優於大部分傳統影象特徵。同時因為高維度的特徵之間相似度運算會消耗一定的時間，因此線性地逐個比對資料庫中特徵向量是顯然不可取的。大部分的ann技術都是將高維特徵向量壓縮到低維度空間，並且以01二值的方式表達，因為在低維空間中計算兩個二值向量的漢明距離速度非常快，因此可以在一定程度上緩解時效問題。ann的這部分hash對映是在拿到特徵之外做的，本系統框架試圖讓卷積神經網在訓練過程中學習出對應的『二值檢索向量』，或者我們可以理解成對全部圖先做了乙個分桶操作，每次檢索的時候只取本桶和臨近桶的作比對，而不是在全域做比對，以提高檢索速度。
**是這樣實現『二值檢索向量』的：在krizhevsky等2023年用於imagenet中的卷積神經網路結構基礎上，在第7層(4096個神經元)和output層之間多加了乙個隱層(全連線層)。隱層的神經元激勵函式，可以選用sigmoid，這樣輸出值在0-1之間值，可以設定閾值(比如說0.5)之後，將這一層輸出變換為01二值向量作為『二值檢索向量』，這樣在使用卷積神經網做影象分類訓練的過程中，會『學到』和結果類別最接近的01二值串，也可以理解成，我們把第7層4096維的輸出特徵向量，通過神經元關聯壓縮成乙個低維度的01向量，但不同於其他的降維和二值操作，這是在乙個神經網路裡完成的，每對做一次完整的前向運算拿到類別，就產出了表徵影象豐富資訊的第7層output(4096維)和代表分桶的第8層output(神經元個數自己指定，一般都不會很多，因此維度不會很高)。
上方圖為imagenet比賽中使用的卷積神經網路；中間圖為調整後，在第7層和output層之間新增隱層(假設為128個神經元)後的卷積神經網路，我們將復用imagenet中得到最終模型的前7層權重做fine-tuning，得到第7層、8層和output層之間的權重。下方圖為實際檢索過程，對於所有的做卷積神經網路前向運算得到第7層4096維特徵向量和第8層128維輸出(設定閾值0.5之後可以轉成01二值檢索向量)，對於待檢索的，同樣得到4096維特徵向量和128維01二值檢索向量，在資料庫中查詢二值檢索向量對應『桶』內，比對4096維特徵向量之間距離，做重拍即得到最終結果。圖上的檢索例子比較直觀，對於待檢索的"鷹"影象，算得二值檢索向量為101010，取出桶內(可以看到基本也都為鷹)，比對4096維特徵向量之間距離，重新排序拿得到最後的檢索結果。
ø可參考《基於deep learning的快速影象檢索系統》
ø 三。專案：
怎樣針對電商做影象檢測？
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