极简主义︱利用apple机器学习平台Turicreate实现图像相似性检索（二）

apple开源机器学习框架turicreate内容非常广阔，本篇介绍冰山一角的图像相似，极简主义的代表！！！！

github:https://apple.github.io/turicreate/docs/api/generated/turicreate.SFrame.html

首篇博客：python︱apple开源机器学习框架turicreate中的SFrame——新形态pd.DataFrame

原理就是利用resnet-50，提取图像特征并保存至model之中，然后可以任意查询。

1、数据导入环节

2、利用Resnet50数据特征提取

3、相似搜索——query查询

4、相似关联图搜索——similarity_graph

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一、数据导入环节

专门针对图像的load_images函数，让内容读成dataframe，同时，保存了图像的长、宽信息

数据是这样的：

这个数据带有图片链接地址 + 图片的长宽信息。

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二、利用Resnet50数据特征提取

主函数tc.image_similarity.create

model默认使用resnet50,label是标识行，如reference_data中的path

常规的执行为：

那么model就是整个模型文件了。

模型的输出与保存：

模型的一些基本属性：

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三、相似搜索——query查询

例子：

查询reference_data前十张图，前K=10个相似图。

similar_images为一个SFrame，一共100行。

label表示similar_images这个dataframe的索引是之前reference_data表中的’path’这一列。

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四、相似关联图搜索——similarity_graph

这个是Turicreate的核心功能，很逆天。简单介绍一下，后续有专题博客。

主函数：

一般例子：

返回一个SGraph格式。会有一个构建图的过程，这里YY一张图：

来看看一个简单的结果示意：

原文戳链接~