使用Keras构建深度图像搜索引擎

作者|Youness Mansar

编译|VK

来源|Towards DataScience

动机

想象一下，如果有数十万到数百万张图像的数据集，却没有描述每张图像内容的元数据。我们如何建立一个系统，能够找到这些图像的子集来更好地回答用户的搜索查询?

我们基本上需要的是一个搜索引擎，它能够根据图像与搜索查询的对应程度对图像结果进行排序，可以用一种自然语言表示，，也可以用其他查询图像表示。

我们将在本文中解决问题的方法是训练一个深度神经模型，该模型学习任何输入图像和文本的固定长度表示形式（或嵌入形式），使得如果文本-图像或图像-图像是“相似的”，则他们在欧氏空间中接近，。

数据集:

我找不到足够大的搜索结果排名数据集，但我能够得到这个数据集:
http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/
它将电子商务项目的图像链接到它们的标题和描述。我们将使用这些元数据作为监督源来学习有意义的联合文本-图像表示。为了管理计算和存储成本，这些实验仅限于时尚(服装、鞋子和珠宝)物品和50万张图像。

问题设置:

我们的数据集将每个图像与用自然语言编写的描述链接起来。因此，我们定义了一个任务，在该任务中，我们要学习图像和文本的固定长度的联合表示，以便每个图像表示都接近其描述的表示。

模型:

该模型有3个输入:图像(即锚点)、图像标题与描述(即正例)和第三个输入是一些随机采样的文本(即负例)。

然后定义两个子模型:

• 图像编码器:Resnet50预训练的ImageNet+GlobalMaxpooling2D
• 文本编码器:GRU+GlobalMaxpooling1D

图像子模型产生锚点E_a的嵌入，文本子模型输出正标题和描述E_p的嵌入和负例文本E_n的嵌入。

然后，我们通过优化以下损失函数进行训练:

L = max( d(E_a, E_p)-d(E_a, E_n)+alpha, 0)

其中d为欧氏距离，alpha为超参数，在本实验中为0.4。

基本上，这种损失允许做的是使d(E_a, E_p)变小，使d(E_a, E_n)变大，这样每个图像的嵌入就接近于它的描述的嵌入，而远离随机文本的嵌入。

可视化结果:

一旦我们学习了图像嵌入模型和文本嵌入模型，我们就可以通过使用tsne (https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html)将它们投影到二维空间中来实现可视化。
测试图像及其对应的文本描述用绿线连接

从图中可以看出，通常在嵌入空间中，图像及其对应的描述是接近的。考虑到使用的训练损失，这是我们期望的。

文字图片搜索：

在这里，我们使用几个文本查询示例来在一组70,000张图像中搜索最佳匹配。我们计算查询的文本嵌入，然后计算集合中每个图像的嵌入。我们最终在嵌入空间中选择最接近查询的前9张图像。

这些例子表明，嵌入模型能够学习图像的有用表示形式和简单单词组成的嵌入。

图像搜索:

在这里，我们将使用图像作为查询，然后在包含70,000张图像的数据库中搜索与之最相似的示例。排序是由每对图像在嵌入空间内的欧氏距离决定的。

结果表明，生成的嵌入是图像的高级表示，它捕获了所表示对象的最重要特征，而不受方向、光照或局部细节的过度影响，也没有经过明确的训练。

结论:
在这个项目中，我们研究了机器学习模块，它允许我们构建一个基于关键字和图像的搜索引擎，应用于图像集合。其基本思想是学习一个有意义的文本和图像的联合嵌入函数，然后利用嵌入空间中项之间的距离对搜索结果进行排序。

参考文献：
– Large Scale Online Learning of Image Similarity Through Ranking
– Ups and downs: Modeling the visual evolution of fashion trends with one-class collaborative filtering
– https://github.com/KinWaiCheuk/Triplet-net-keras/blob/master/Triplet%20NN%20Test%20on%20MNIST.ipynb

代码：
重现结果 => https://github.com/CVxTz/image_search_engine