Pyretri進(jìn)行單張圖像檢索所經(jīng)歷的流程

  1. 用Res50從單張查詢圖像 中提取得到一個(gè)2048維的特征向量

  2. 進(jìn)行DimProcs：對(duì)2048維的特征向量進(jìn)行L2正則化

  3. 維度處理后的特征降維成了512維的特征向量

    • 這里的gallery_fea&query_fea分別是{ndarray:(4367,512)}，{ndarray:(1,512)}
    • 后面用torch.Tensor()轉(zhuǎn)換成了{Tensor:(4367,512)}，Tensor:{1,512}

  4. 對(duì)gallery_fea進(jìn)行特征增強(qiáng)(feature_enhance)，用的是identity就是啥都沒(méi)做，直接返回原來(lái)的{Tensor:(4367,512)}特征

對(duì)上面的總結(jié)
  1. 之后用metric計(jì)算單張查詢圖像的特征，和圖庫(kù)圖像特征的特征的距離dis
dis的具體形式

  1. 根據(jù)算得的dis用torch.argsort(dis, dim=1)函數(shù)對(duì)index進(jìn)行排序得到sorted_index

    每一個(gè)index對(duì)應(yīng)一張圖庫(kù)集的圖像

ranked_neighbors
  1. 通過(guò)do_index函數(shù)得到根據(jù)dis排序得到的圖片idx從gallery_info中找到相應(yīng)路徑，并用save_topk_retrieved_images進(jìn)行保存

    • 最后我們就會(huì)得到


      五張最相近的圖像
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