Keras作者François Chollet在Twitter上推荐了Sis,一个基于Keras和Flask的开源图像搜索引擎。

Github项目地址: https://github.com/matsui528/sis

启动Sis仅需要运行下面两个Python脚本:

  • offline.py: 该脚本从图像中提取深度特征。指定一个图像数据库,它会用在ImageNet上预训练的VGG16网络为每张图像提取4096维的特征。
  • server.py: 该脚本运行Web服务。你可以用Flask的Web接口将请求图像发送给服务,服务会用简单的最近邻搜索方法来检索相关的图像。

在一台有t2.large的aws-ec2实例中, 每张图片的特征提取消耗0.9秒,搜索1000张图片耗时10毫秒。Sis在有Python3环境的Ubuntu 16.04上测试过。

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