cuicheng01
GitHub
commit
c1b5cd749b
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@ -11,3 +11,4 @@ _build/
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build/
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log/
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nohup.out
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.DS_Store
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@ -9,7 +9,16 @@
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值得注意的是，为了更好是适配性，目前版本，`PaddleClas`中暂时**只使用CPU进行向量检索**。
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本文档主要主要介绍PaddleClas中检索模块的安装、使用的检索算法，及使用过程中的相关配置文件中参数介绍。
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<div align="center">
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<img src="../../images/structure.jpg" width = "800" />
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</div>
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如上图中所示，向量检索部分，在整个`PP-ShiTu`系统中有两部分内容
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- 图中绿色部分：建立检索库，供检索时查询使用，同时提供增、删等功能
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- 图中蓝色部分：检索功能，即给定一张图的特征向量，返回库中相似图像的label
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本文档主要主要介绍PaddleClas中检索模块的安装、使用的检索算法、建库流程的及相关配置文件中参数介绍。
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## 一、检索库安装
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@ -31,13 +40,26 @@ pip install faiss-cpu==1.7.1post2
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每种检索算法，满足不同场景。其中`HNSW32`为默认方法，此方法的检索精度、检索速度可以取得一个较好的平衡，具体算法介绍可以查看[官方文档](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki)。
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## 三、相关配置文档参数介绍
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## 三、使用及配置文档介绍
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涉及检索模块配置文件位于：`deploy/configs/`下，其中`build_*.yaml`是建立特征库的相关配置文件，`inference_*.yaml`是检索或者分类的推理配置文件。
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### 3.1 建库配置文件参数
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### 3.1 建库及配置文件参数
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示例建库的配置如下
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建库的具体操作如下：
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```shell
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# 进入deploy目录
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cd deploy
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# yaml文件根据需要改成自己所需的具体yaml文件
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python python/build_gallery.py -c configs/build_***.yaml
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```
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其中`yaml`文件的建库的配置如下，在运行时，请根据实际情况进行修改。建库操作会将根据`data_file`的图像列表，将`image_root`下的图像进行特征提取，并在`index_dir`下进行存储，以待后续检索使用。
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其中`data_file`文件存储的是图像文件的路径和标签，每一行的格式为：`image_path label`。中间间隔以`yaml`文件中`delimiter`参数作为间隔。
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关于特征提取的具体模型参数，可查看`yaml`文件。
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```yaml
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# indexing engine config
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@ -63,6 +85,10 @@ IndexProcess:
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### 3.2 检索配置文件参数
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检索的过程，融合到`PP-ShiTu`的整体流程中，请参考[README](../../../README_ch.md)中`PP-ShiTu图像识别系统介绍`部分。检索具体使用操作请参考[识别快速开始文档](../quick_start/quick_start_recognition.md)。
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其中，检索部分配置如下，整体检索配置文件，请参考`deploy/configs/inference_*.yaml`文件。
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```yaml
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IndexProcess:
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index_dir: "./recognition_demo_data_v1.1/gallery_logo/index/"
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@ -259,7 +259,7 @@ python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_general.yaml -o Global.i
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python3.7 python/build_gallery.py -c configs/build_general.yaml -o IndexProcess.data_file="./drink_dataset_v1.0/gallery/drink_label_all.txt" -o IndexProcess.index_dir="./drink_dataset_v1.0/index_all"
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```
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最终新的索引信息保存在文件夹 `./drink_dataset_v1.0/index_all` 中。
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最终新的索引信息保存在文件夹 `./drink_dataset_v1.0/index_all` 中。具体`yaml`请参考[向量检索文档](../image_recognition_pipeline/vector_search.md)。
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<a name="基于新的索引库的图像识别"></a>
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Reference in New Issue