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圖片標簽及應用探索

2020-10-14 03:28:36 區塊鏈

博客：https://wenjie.blog.csdn.net/
作者：走在前方
介紹：計算機碩士，多年作業經驗，技術和產品負責人， 多年推薦系統/NLP/大資料作業經驗， 負責公司多個AI專案產品落地，包括文本分類、關鍵詞抽取、命名物體識別、對話系統中語意理解、FAQ智能問答、知識圖譜、圖搜、推薦系統等

本文主要分享核心要點

  • 圖片標簽問題
    • 什么是多標簽影像分類
    • 多標簽影像分類與多類影像分類有何不同
    • 構建多標簽影像分類模型的步驟
    • 你了解哪些多標簽影像分類模型結構
    • 多分類和多標簽分類器和損失函式選擇
    • 圖片標簽在推薦和搜索系統應用
  • 不同圖片業務應用
    • 二分類
    • 多分類
    • 多目標任務
    • 多標簽
    • 以圖搜圖
  • 多目標輸出圖片分類應用
    • 背景和資料介紹
    • 自定義資料集合網路模型設計
    • 模型加載預測
    • 在線預測以及資料可視化
  • 多標簽圖片分類應用
    • 多標簽和多分類區別
    • 二分類和多分類以及損失函式
    • 網路模型設計
    • 多標簽預測
  • 以圖搜圖應用
    • 圖搜應用場景和原理
    • 開源向量檢索引擎
    • 系統架構
    • 圖片特征抽取和在線實時檢索

圖片標簽問題

圖片

  • 什么是多標簽影像分類
  • 多標簽影像分類與多類影像分類有何不同
  • 構建多標簽影像分類模型的步驟
  • 你了解哪些多標簽影像分類模型結構
  • 多分類和多標簽分類器和損失函式選擇
  • 圖片標簽在推薦和搜索系統應用

不同圖片標簽差異

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圖片分類：二分類（binary-class classification）場景

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圖片分類：多分類（Multi-class classification）場景

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以4類(貓、狗、兔子和鸚鵡)看下多分類特點：

每張圖片只能被分類為貓、狗、鸚鵡或兔子，沒有任何一個影像屬于多個類別的情況

圖片分類：多輸出分類（Multi-output classification）場景

3類（電商時尚類）：性別+顏色+型別（ 每張圖片都有3個固定的標簽 ），固定輸出圖片多標簽

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圖片分類：多標簽圖片分類（Multi-label classification）場景

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多標簽圖片分類

①每個影像都屬于一個以上的類

②每個圖片出現的標簽并不是固定的

③標簽獲取從標簽池中選擇最可能標簽展示

以圖搜圖

  • 基于圖片標簽搜索
  • 基于圖片特征搜索

圖片

多目標輸出圖片分類

背景介紹

隨著電子商務產業快速發展，有大量的資料集等待著我們去搜集和研究，除了專業拍攝高質量產品影像，商品本身還擁有多個標簽屬性，用于描述商品各種特征，另外，還提供了關于商品特性的描述性文本

資料介紹：每個商品都有一個唯一編碼（例如：ID =15970) ，商品資訊主要欄位資訊如下所示

圖片

資料分析

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自定義資料集**+**模型定義和設計

自定義資料集

①加載指定的標簽資料

②計算標簽種類和數量統計

③構建標簽字典

④自定義資料集工具類

模型定義和設計

①加載預訓練的網路（例如：mobilenet_v2,resnet,resnext. 用戶可以自己選擇進行實驗）

②修改基礎網路結構，原來網路最后一層僅支持一個分類標簽輸入

③每個標簽屬性損失函式選擇cross-entropy loss （采用聯合訓練求loss）

模型資料驗證混淆矩陣可視化

圖片

模型加載

model = MultiOutputModel(n_color_classes,

n_gender_classes,

n_article_classes)

model.to(device)

checkpoint = “./checkpoints/2020-09-21_15-59/checkpoint-000049.pth”

model.load_state_dict(torch.load(checkpoint,map_location=‘cpu’))

model.eval()

圖片多標簽預測

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多分類輸出多標簽案例演示

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多標簽圖片分類

多標簽和多分類應用

  • 不同任務的圖片分類應用

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  • 針對一張圖片，強制只能一種數字，可以使用softmax分類器

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  • 胸部X光片：一次胸部X光片可以同時顯示多種不同的醫療狀況，如果我們為胸部x光片構建一個分類器，我們希望該分類器能夠指示存在多種情況，這是一張同時顯示肺炎和膿腫的胸部x光照片，以及相應的標簽，

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  • 入院：根據患者的健康記錄，我們可能需要預測該患者將來是否會入院，我們可以將其定義為一個分類問題：根據患者未來的入院診斷（如果有的話）對患者過去的健康記錄進行分類，患者可能因多種疾病入院，因此可能有多個正確答案

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介紹兩個重要的分類器

Sigmoid和Softmax對比

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資料介紹

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分類器**+**損失函式

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網路模型設計

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多標簽分類模型**-**效果可視化

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多標簽圖片分類功能演示

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以圖搜圖

圖搜競品分析

以圖搜圖，在指定圖庫中搜索出相同或相似的圖片，適用于圖片精確查找、相似素材搜索、拍照搜同款商，

品、相似商品推薦等場景

例如：百度影像搜索-基于深度學習的以圖搜圖，我們來看看具體場景應用，

https://cloud.baidu.com/product/imagesearch

相似圖片搜索

在自建圖庫中找到與檢索圖片語意相似的圖片集，并給出相似度打分（綜合圖片型別、顏色、內容、布局等特征）；適用于各種相似圖片查找、相關內容推薦場景

圖片

  • 設計素材查找

基于拍攝照片查找相似或相同的圖片作品，滿足設計師人群、作業人員更快捷高效查找原版大圖或相似作品的需求

  • 商品搜索及推薦

將用戶拍攝的圖片在商品庫中搜索，找到同款或相似的商品，進行商品銷售或者相關商品推薦，提升搜索查找的便捷性，優化用戶體驗

  • 相關內容推薦

將文章內容或者產品服務中的圖片入庫，通過比對用戶上傳的圖片，查找相似圖片，從而找到相關的內容資訊，實作相關內容搜索、推薦

相同圖片搜索

在自建圖庫中找到與檢索圖相同的圖片，支持找到區域內容相同的大圖，或適度調整背景和角度的相同圖片；可用于圖片精確查找、重復圖片過濾等場景

圖片

應用場景

  • 重復圖片過濾

搜索圖庫中是否有相同或高度相似的圖片，實作系統內圖片去重或過濾，避免重復內容引起的資源浪費、體驗下降等問題

  • 圖片精確查找

在圖片庫中找到主體相同的圖片，結合相似度分值，判斷圖片內容是否嚴格相同，可用于特定圖片查找、圖片內容精準關聯等場景

商品圖片搜索

針對商品類圖片，專項訓練檢索模型，在自建圖庫中搜索相同及相似的商品圖片集，可找到不同顏色、背景、角度的同款商品；適用于電商平臺拍照搜商品等場景

圖片

  • 商品搜索及推薦

將用戶拍攝的圖片在商品庫中搜索，找到同款或相似的商品，進行商品銷售或者相關商品推薦，提升商品搜索查找的便捷性，優化用戶購買體驗

  • 商品識別

將商品名稱與圖片相匹配一起入庫，通過圖片相似度判斷實作指定集合內的商品識別，可用于戶外廣告拍照下單、供應鏈系統拍圖找貨等場景

接下來我們就針對圖搜場景進一步探索，

以圖搜圖介紹

圖片

以圖搜圖應用場景

現在大火的人工智能主要是：語音識別，自然語言處理，計算機視覺，推薦系統等等，

人工智能技術應用：

n語音識別+自然語言處理：amazon echo，google assistant/home，siri，國內一大票智能音箱

n計算機視覺：微博面孔專輯（商湯提供的cv能力），海康威視/格林深瞳的安防，**拍立淘（手機淘寶里面的相機入口），百度識圖（百度app里面的相機入口），**Google Photo

n推薦系統：手機淘寶主頁往下翻有個欄目叫猜你喜歡，qq/網易音樂的每日推薦歌曲等

圖片搜索的主要應用是二維碼掃描、以圖搜圖、拍照搜題、拍照翻譯、AR翻譯、以圖搜劇等

圖片

圖片

以圖搜圖基本原理

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Faiss 開源向量檢索引擎

Faiss是Facebook AI團隊開源的針對聚類和相似性搜索庫，為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類，支持十億級別向量的搜索，是目前最為成熟的近似近鄰搜索庫，它包含多種搜索任意大小向量集（備注：向量集大小由RAM記憶體決定）的演算法，以及用于演算法評估和引數調整的支持代碼，Faiss用C++撰寫，并提供與Numpy完美銜接的Python介面

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Faiss不同類別索引

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Faiss索引構建原始碼解讀

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演示資料介紹（資料來源+索引構建）

資料集介紹

圖片集包含 17125 張圖片，涵蓋 20 個目錄，

n人類；

n動物（鳥、貓、牛、狗、馬、羊）；

n交通工具（飛機、自行車、船、公共汽車、小轎車、摩托車、火車）；

n室內（瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙發、電視）

資料集大小：~2GB

說明：您也可以使用其他的圖片資料進行圖片索引構建和檢索，

索引構建壓縮

嘗試20萬照片構建圖片索引生成439M索引檔案

索引降維壓縮后，最后生成32M索引檔案，效果基本不受影響

以圖搜圖系統架構

圖片

圖片特征抽取

圖片

在線實時檢索演示

  • 第一張照片：用戶檢索照片，后面相似照片推薦（相似得分：從左到右、從上到下排序）
  • 索引庫采樣降維壓縮，壓縮前后減少1/4
  • 圖片檢索速度在毫秒級別

圖片

更多學習資料請參考

[1]深度學習之多目標輸出圖片分類
https://edu.csdn.net/course/detail/30928
[2]深度學習之多標簽圖片分類
https://edu.csdn.net/course/detail/30188
[3]圖搜競品分析
https://cloud.baidu.com/product/imagesearch
[4]圖片垃圾分類
https://edu.csdn.net/course/detail/26983
[5]圖片貓狗分類
https://edu.csdn.net/course/detail/25802

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qukuanlian/171538.html

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