03.04.2021       Выпуск 380 (29.03.2021 - 04.04.2021)       Статьи

Поиск изображений

Пытаясь реализовать обратный поиск изображений для своего сайта, я столкнулся с огромным миром поиска изображений. Ниже приведены краткие описания и варианты применения некоторых подходов обратного поиска/поиска похожих изображений.

Читать>>




Экспериментальная функция:

Ниже вы видите текст статьи по ссылке. По нему можно быстро понять ссылка достойна прочтения или нет

Просим обратить внимание, что текст по ссылке и здесь может не совпадать.

Пытаясь реализовать обратный поиск изображений для своего сайта, я столкнулся с огромным миром поиска изображений. Ниже приведены краткие описания и варианты применения некоторых подходов обратного поиска/поиска похожих изображений.

Вода, камни, небо
Вода, камни, небо

Используемый датасет

Perceptual hash

[Colab]

Детальное описание работы phash

Из изображений мы создаем хеши заданной длины. Чем меньшерасстояние Хэммингамежду двумя хешами, тем больше схожесть изображений.

Наивный способ поиска - линейный поиск. Сравниваем хеш целевого изображения с хешами всех изображений и возвращаем N изображений с наименьшим расстоянием Хэмминга (либо отсекаем по какому-нибудь threshold'у).

Можно ли быстрее? Можно! Используя структуру данных Vantage-point tree, можно построить дерево за O(n log n) и осуществлять поиск за O(log n).

Немного о производительности

Внимательные читатели, которые просмотрели ноутбук, могли заметить, что скорость vantage-point tree либо наравне, либо медленнее простого цикла for. В ноутбуке есть закомментированный блок кода, который позволяет сгенерировать массив длиной 100к строк. Этот массив можно подставить вместо массива хешей и убедится, что с увеличением количества строк... ничего не меняется, vptree все так же проигрывает. В чем же дело? А дело в том, что если вы начнете искать реализацию vantage point tree в PyPI, то найдете лишь 1 пакет - vptree. Он работает довольно плохо, из-за чего прироста производительности нет. Я нашел реализацию vp-tree на javascript и написал небольшой тест производительности. for-loop перестает быть быстрее, чем vptree после 10к строк и дальше отрыв только увеличивается. Кто-то может сказать, что для получения top N элементов, весь массив сортировать необязательно. Согласен, но vp-tree быстрее, даже если мы не проводим сортировку массива вовсе. Ссылка на gist

Интересный факт - я не смог найти реализацию vp-tree, где есть функция добавления новых данных в дерево. Перестраивать дерево каждый раз, когда у вас появляется новый хеш может быть очень затратно. Если вы сможете найти/написать быструю реализацию vp-tree c возможностью добавления/удаления строк, напишите мне и я обновлю ноутбук/статью.

В нашем датасете оказалось 2 дубликата первого изображения
В нашем датасете оказалось 2 дубликата первого изображения

Плюсы

  • Хеш имеет малый размер

  • Быстро вычисляется

  • Быстро ищется

  • Устойчив к ресайзу

Минусы

  • Не устойчив к кропу

  • Не устойчив к поворотам

  • Не усточив к {transformation_name}

Одна из самых частых трансформаций изображения - это кроп. Решение - создавать несколько хешей на одно изображение, хешируя "интересные" места.

https://habr.com/ru/post/205398/
https://habr.com/ru/post/211773/

Вывод: phash отлично подходит для дедупликации, поиска оригиналов изображений по их preview/thumbnail. Не устойчив к кропу.

RGB Histogram

[Colab]

RGB гистограмма
RGB гистограмма

Генерируем RGB гистограммы, сравниваем гистограммы, если гистограммы похожи, то изображения схожи по цвету.

Наивный способ поиска: сравнить гистограмму целевого изображения с гистограммами всех изображений. Отсортировать по схожести, вернуть изображения с наиболее схожими гистограммами.

Линейный поиск. Сравниваем гистограммы методом cv2.HISTCMP_INTERSECT (53ms)
Линейный поиск. Сравниваем гистограммы методом cv2.HISTCMP_INTERSECT (53ms)

После применение операции flatten, можно заметить, что гистограмма превращается в вектор из 4096 значений.

Попробуем применить k-nearest neighbor search, в качестве метрики выберем евклидово расстояние.

Bruteforce knn (73ms) и hnsw(0.4ms) выдают одинаковые изображения
Bruteforce knn (73ms) и hnsw(0.4ms) выдают одинаковые изображения

Результат неплохой. Попробуем применить approximate nearest neighbor search. Используем библиотеку hnswlib, которая реализует структуру данных под названием Hierarchical Navigable Small World. Теперь поиск занимает не 50-70ms, а всего лишь 0.4ms.

Новые данные можно добавлять в индекс без его полной перестройки.
Больше про approximate nearest neighbor search - https://habr.com/ru/company/mailru/blog/338360/

Плюсы

Минусы

SIFT/SURF/ORB

[SIFT Colab]

Подробнее про SIFT.

Можно использовать более быстрые алгоритмы, например SURFили ORB. Мы будем использовать модификацию SIFT -Root SIFT.

Суть модификации:

descs /= (descs.sum(axis=1, keepdims=True) + eps)
descs = np.sqrt(descs)

Вот таким нехитрым способом точность SIFT повышается на ~5 процентов.
План действий: генерируем SIFT features, применяем Brute-Force Matcher(cv2.BFMatcher), сортируем изображения по среднему расстоянию хороших matches.

Поиск кропов (30s)
Поиск кропов (30s)

Плюсы:

Минусы:

NN features

[Colab ResNet50] [Colab CLIP]

В процессе своего обучения нейросети решающие задачу классификации изображений становятся способны сжимать изображения до достаточно маленьких векторов. Вектора похожих изображений находятся близко друг к другу. Длина вектора в ResNet50 - 2048. "Открутим" полносвязный классифицирующий слой от ResNet50, сгенерируем векторы всех наших изображений и с помощью knn найдем наиболее близкие к целевому изображению. Используем евклидово расстояние в качестве метрики.

model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False,input_shape=(224, 224, 3),pooling='max')
Изображение по которому ищем
Изображение по которому ищем
Водопады (ResNet50)
Водопады (ResNet50)
Поиск сильно пикселизированного изображения (ResNet50)
Поиск сильно пикселизированного изображения (ResNet50)
Поиск по кропу (ResNet50)
Поиск по кропу (ResNet50)

Попробуем использовать другую нейросеть - CLIP. В ней нет классифицирующего слоя, просто используем метод encode_image и получаем вектор длинной 512.

Водопады (CLIP)
Водопады (CLIP)
Поиск сильно пикселизированного изображения (CLIP)
Поиск сильно пикселизированного изображения (CLIP)
Поиск по кропу (CLIP)
Поиск по кропу (CLIP)

CLIP справляется c поиском немного хуже, возможно из-за того, что его функция препроцессинга сжимает изображение до 224 с сохранением aspect ratio, а затем берет Center Crop, т.е не все детали могут попасть в кадр.

Визуализируем полученные вектора. Для этого используем алгоритм t-SNE.

t-SNE ResNet50 (10100x10100 7.91MB)
t-SNE CLIP (10100x10100 7.04MB)

Features которые генерирует CLIP более точно группируют похожие изображения. На визуализации векторов можно увидеть, что CLIP группирует вместе изображения, которые схожи не только визуально, но и по смыслу.

Плюсы:

Минусы:

CLIP text search

[Colab CLIP]

Подробнее про CLIP:

CLIP способен генерировать вектор из текстового запроса, причем этот вектор будет близок к векторам изображений, которые описываются в запросе. В наш knn search мы можем передать не features изображения, а features текстового запроса. Магия.

text_tokenized = clip.tokenize(["a picture of a windows xp wallpaper"]).to(device)
with torch.no_grad():
        text_features = model.encode_text(text_tokenized)
        text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
"a picture of a sunset near the sea"
"a picture of a sunset near the sea"
"a picture of a fog near the mountains"
"a picture of a fog near the mountains"
"a picture of a windows xp wallpaper"
"a picture of a windows xp wallpaper"

Github со всеми ноутбуками






Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus