学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

使用Faiss进行海量特征的相似匹配

背景 我们不妨想象下面的几个例子: 输入一张商品的图片,从商品库中匹配相似的商品,这是以图搜图的一个例子; 输入一小段音乐,从音乐库中匹配出对应的音乐出,这是MIR的一个例子; 输入一张人脸,从人脸底库中匹配出对应的人 ,这是1:N 人脸识别的一个例子; 像这样的例子还有很多,事实上,以神经网络对样本进行特征的提取,然后在海量的特征库里进行特征相似的搜索/比对/匹配,已经是AI技术落地的一大领域。 Faiss就是Facebook维护的一个高效的特征相似匹配和聚类的库。 本文将从最基本的特征比对说起,然后落脚到我们为什么需要Faiss,以及Faiss上提供的在特征比对之外的功能。 blob/master/examples/a_resnet_project/test_emb.py 假设我们现在要在db里放入7030张图片的特征来作为我们的特征库,之后,待搜索的图片就和该特征库来做相似匹配 内存的使用量确实降下来了,但是如果特征库只包含centroid ID的话,怎么进行向量的相似计算呢?只有centroid ID的话,怎么计算L2距离呢???

1.3K20

pta集合相似_结构相似

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/168948.html原文链接:https://javaforall.cn

7020
  • 广告
    关闭

    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    转-------CNN图像相似匹配 2-channel network

    其实我觉得,用“计算相似”这个词有点不合适,我觉得应该翻译为匹配程度。 因为文献所采用的训练数据中,如果两张图片匹配,输出值标注为y=1,如果两张图片不匹配,那么训练数据标注为y=-1,也就是说,这个训练数据的标注方法,根本就不是一个相似度数值,而是一个是否匹配的数值。 我们打个比方,有三样物体:钢笔、铅笔、书包,那么在训练数据中,就把钢笔和铅笔标注为y=1,而不是用一个相似度数值来衡量,比我钢笔和铅笔的相似我们把它标注为y=0.9……,所以说用于用相似这个词有点不合理 similarity metric discriminatively, with application to face verification》,进行简单讲解,这篇paper主要是利用Siamese网络做人脸相似判别 然后利用这个损失函数,对网络进行训练,就可以判别两张人脸相似度了。

    6.6K50

    文本相似,文本匹配模型归纳(附代码)

    本文将会整合近几年来比较热门的一些文本匹配模型,并以QA_corpus为测试基准,分别进行测试,代码均采用tensorflow进行实现,每个模型均会有理论讲解与代码实现。

    1.2K30

    文本相似 | 余弦相似思想

    比如,你总得打字,会使用到输入法的模糊匹配;你总得网购,刷新页面的时候就会看到某宝给你推荐的产品;你总得看新闻,APP会根据你以往的输入给你推荐文章...... 计算文本相似有什么用? 冗余过滤 我们每天接触过量的信息,信息之间存在大量的重复,相似可以帮我们删除这些重复内容,比如,大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序,你们可以感受一下 ? 余弦相似的思想 余弦相似,就是用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度: ? 相似,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西—— 我不会算! 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有?

    1.7K70

    杂乱文本按”相似“进行匹配?Power Query实现不难!

    最近,碰到好多个在问怎么实现两列杂乱文本按“相似”进行匹配的问题。 最关键的是:“相似”怎么定义?目前,最常见的说法应该是:相同的字数越多,代表相似越高。 虽然就我的理解来看,这个定义并不是太可靠,但也许对于很多人来说,这个定义也能得到一些比较满意的匹配结果,所以,就搞一搞试试。 又或者说,对于你的数据来说,相似是怎么定义的?欢迎留言。 首先,看看要进行匹配的两列简单数据,如下图所示。 接下来排序,加索引固定排序结果: 最后,分组并修改代码提取相似最高的数据(每组第1行),如下图所示: 结果如下: 至此,整个操作过程完成,每一个步骤以及涉及的函数其实都不复杂

    42620

    计算相似

    在机器学习中,经常要度量两个对象的相似,例如k-最近邻算法,即通过度量数据的相似而进行分类。 在推荐系统中,也会用到相似的计算(当然还有其他方面的度量)。 本文中,将介绍业务实践中最常用的几种相似的度量方法。 基于相似性的度量 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼秩相关系数 肯德尔秩相关系数 余弦相似 雅卡尔相似 基于距离的度量 欧几里得距离 曼哈顿距离 1. 如果向量指向相同的方向,余弦相似是+1。如果向量指向相反的方向,余弦相似为-1。 ? ? 余弦相似在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度,而不考虑文档的大小。 余弦相似和雅卡尔相似都是度量文本相似的常用方法,但雅卡尔相似在计算上成本较高,因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明,雅卡尔相似在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。

    72010

    余弦相似与欧氏距离相似(比较记录)

    余弦相似公式: ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理:多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。 范围:[-1,1],值越大,说明夹角越大,两点相距就越远,相似就越小。 余弦相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 欧氏距离相似公式: ? 原理:利用欧式距离d定义的相似s,s=1 /(1+d)。 范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似越大。 欧式相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 总结: 余弦相似衡量的是维度间取值方向的一致性,注重维度之间的差异,不注重数值上的差异,而欧氏度量的正是数值上的差异性。 主要看数值的差异,比如个人兴趣,可能数值对他影响不大,这种情况应该采用余弦相似 ,而物品的相似,例如价格差异数值差别影响就比较大,这种情况应该采用欧氏度量

    1.2K30

    学习|OpenCV匹配相似轮廓

    其实查找相似的东西用机器学习训练的方式处理应该是最好的,今天做的这个小练习主要是针对OpenCV的matchShapes函数的练习,正好把OpenCV的几个函数综合运用一下。 实现效果 ? 从图上我们可以看出来,通过鼠标点击找到我们要实现的轮廓,然后通过匹配轮廓把找到的轮廓在左边的图中都画出来,其中是我们点击的轮廓就红色填充,匹配相似轮廓用的蓝色填充,就是实现的一个这样简单的效果。 ,获取鼠标点击的轮廓pointPolygonTest 4 轮廓匹配matchShapes 代码实现 ? <Point> ptcontour = getPointContour(contours, pt); if (ptcontour.size() <= 0) return dst; //获取相似轮廓 ) { double ret = matchShapes(ptcontour, contours[t], CONTOURS_MATCH_I3, 0.0); cout << t << "相似

    1.3K10

    字符串相似匹配算法_java逻辑表达式解析

    一个文本匹配流程的描述 接下来我们看看一个文本的匹配流程,假定要查找的字符串为P=”ababaca”, 被查找的文本为T=”abababacaba”. 在每一个步骤中,我们都需要从P的第一个字符开始,看看最多能连续读取几个字符,使得他们能成为S的后缀,假设P的字符个数为m, 那么这个读取过程最多需要读取m个字符,于是复杂为O(m). 用于字符串匹配的自动机 假定字符串P和文本T只由a,b两个字符组成,也就是字符集为 ∑ \sum={a,b,c}, P含有m个字母,于是,我们要构造的自动机就含有m个状态节点。 O( m2 m^2), makeJumpTable有两层循环,循环次数为O(m*| ∑ \sum|), 所以makeJumpTable总的时间复杂为O( m3 m^3| ∑ \sum|), 也就是说, 构建跳转表的复杂是:O( m3 m^3| ∑ \sum|)。

    14640

    文本相似计算_文本相似分析算法

    Simhash 计算文档相似的算法, 比如用在搜索引擎的爬虫系统中,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费。 有时候我们需要处理类似的文档,比如新闻,很多不同新闻网的新闻内容十分相近,标题略有相似。如此问题,便可以应用Simhash 文档相似算法,查看两篇文档相似程度,删去相似高的web文档。 二. 但是,使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似,将其扩展到海量数据的近重复检测中去,时间复杂和空间复杂都太大。 Java 代码实现: package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似,该示例程支持中文
    * date: 2013-8-6 上午1:11:48 self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似

    10720

    基于simhash相似

    文本相似在问答系统中有很重要的应用,如基于知识的问答系统(Knowledge-based QA),基于文档的问答系统(Documen-based QA),以及基于FAQ的问答系统(Community-QA 像 对于问题的内容,需要进行相似匹配,从而选择出与问题最接近,同时最合理的答案。本节介绍 基于simhash相似。 算法描述:先计算两句子的simhash二进制编码,然后使用海明距离计算,最后使用两句的最大simhash值归一化得相似。 from simhash import Simhash def sim_simhash(s1, s2): """先计算两文档的simhash值,然后使用汉明距离求相似""" # 1.

    50820

    ES搜索相似

    今天再来一道面试真题,es的搜索的相似算法如何计算 首先,我们要从这几方面回答 TF(term frequency)检索词频率 IDF(inversed document frequency)反向文档频率 world,es会根据hello world在所有doc中的评分情况,计算一个查询向量,比如hello基于所有doc都有一个评分为2,world基于所有doc都有一个评分5,查询向量就是[2,5] 计算相似

    30210

    基于Jaccard相似

    文本相似在问答系统中有很重要的应用,如基于知识的问答系统(Knowledge-based QA),基于文档的问答系统(Documen-based QA),以及基于FAQ的问答系统(Community-QA 像 对于问题的内容,需要进行相似匹配,从而选择出与问题最接近,同时最合理的答案。本节介绍 基于Jaccard相似。 算法描述:两句子分词后词语的交集中词语数与并集中词语数之比。

    50010

    OpenCV图像处理之基于积分图实现NCC快速相似匹配

    微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 觉得文章对你有用,请戳底部广告支持 NCC概述 基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段 依靠索引表查找计算结果,NCC就可以实现线性时间的复杂计算,而且时间消耗近似常量跟窗口半径大小无关,完全可以满足实时对象检测工业环境工作条件。 把彩色图像转换为灰度图像 预计算模板图像和目标图像的积分图 根据输入的窗口半径大小使用积分图完成NCC计算 根据阈值得到匹配或者不匹配区域。 输出结果 检测结果: 标准合格电路板作为参照模板: ?

    5.2K30

    用Python实现一个简单的——人脸相似对比

    今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣! 整体思路: 1、预先导入所需要的人脸识别模型; 2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子; 3、输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 第一步:导入需要的模型。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。

    1.8K30

    06:图像相似

    06:图像相似 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给出两幅相同大小的黑白图像(用0-1矩阵)表示,求它们的相似。 两幅图像的相似定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。 输入第一行包含两个整数m和n,表示图像的行数和列数,中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100。 输出一个实数,表示相似(以百分比的形式给出),精确到小数点后两位。

    1.4K50

    句子相似计算

    思路一:先求句向量,然后求余弦相似 1.求得两个句子的句向量 生成文本词频向量 用词频来代替,句子,当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。 np.sqrt((v ** 2).sum()) 2.求两个向量之间的余弦夹角 ####计算余弦夹角 def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似 denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim 思路二:求得词向量,计算词移距离WMD 词移距离 Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小 如图,我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5(可以简单地用词频或者TFIDF进行计算),那么由于’Obama’和’president’的相似很高,那么我们可以给由’Obama’移动到’

    1.4K51

    相似度度量标准之Jaccard相似

    定义 Jaccard相似(杰卡德相似)是一个用于衡量两个集合相似程度的度量标准,他的定义如下:给定两个集合 ,那么我们记这两个集合的Jaccard相似 为: SIM(S,T)=|S\cap T 扩展 原始的Jaccard相似定义的仅仅是两个集合(set)之间的相似,而实际上更常见的情况是我们需要求两个包(bag,multiset)的相似,即每个元素可能会出现多次。 那么在这种情况下,Jaccard相似的分子就便成了取每个元素在两个包中出现的最小次数之和,分母是两个包中元素的数目之和。 比如\{a,a,a,b\},\{a,a,b,b,c\}之间的Jaccard相似就是(2+1)/(4+5)=33%。 应用 Jaccard的应用很广,最常见的应用就是求两个文档的文本相似,通过一定的办法(比如shinging)对文档进行分词,构成词语的集合,再计算Jaccard相似即可。

    8620

    文本相似计算

    本文介绍文本相似计算的各种方法,可以广泛应用在基于问答对匹配的问答系统中。 pysparnn pysparnn 使用的是一种 cluster pruning(簇修剪) 的技术,开始的时候对数据进行聚类,后续再有限个类别中进行数据的搜索,根据计算的余弦相似返回结果。 leader和q的相似,找到最相似的leader 然后计算问题q和leader所在簇的相似,找到最相似的k个,作为最终的返回结果 代码如下: import pysparnn.cluster_index 比如我们需要计算相似的时候,可以使用余弦相似,或者使用 exp^{-||h^{left}-h^{right}||} 来确定向量的距离。 孪生神经网络被用于有多个输入和一个输出的场景,比如手写字体识别、文本相似检验、人脸识别等。

    77000

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券