動機

想象一下，如果有數(shù)十萬到數(shù)百萬張圖像的數(shù)據(jù)集，卻沒有描述每張圖像內容的元數(shù)據(jù)。我們如何建立一個系統(tǒng)，能夠找到這些圖像的子集來更好地回答用戶的搜索查詢?

我們基本上需要的是一個搜索引擎，它能夠根據(jù)圖像與搜索查詢的對應程度對圖像結果進行排序，可以用一種自然語言表示，，也可以用其他查詢圖像表示。

我們將在本文中解決問題的方法是訓練一個深度神經模型，該模型學習任何輸入圖像和文本的固定長度表示形式（或嵌入形式），使得如果文本-圖像或圖像-圖像是“相似的”，則他們在歐氏空間中接近，。

數(shù)據(jù)集

我找不到足夠大的搜索結果排名數(shù)據(jù)集，但我能夠得到這個數(shù)據(jù)集:http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/它將電子商務項目的圖像鏈接到它們的標題和描述。我們將使用這些元數(shù)據(jù)作為監(jiān)督源來學習有意義的聯(lián)合文本-圖像表示。為了管理計算和存儲成本，這些實驗僅限于時尚(服裝、鞋子和珠寶)物品和50萬張圖像。

問題設置

我們的數(shù)據(jù)集將每個圖像與用自然語言編寫的描述鏈接起來。因此，我們定義了一個任務，在該任務中，我們要學習圖像和文本的固定長度的聯(lián)合表示，以便每個圖像表示都接近其描述的表示。

模型

該模型有3個輸入:圖像(即錨點)、圖像標題與描述(即正例)和第三個輸入是一些隨機采樣的文本(即負例)。

然后定義兩個子模型:

圖像編碼器:Resnet50預訓練的ImageNet+GlobalMaxpooling2D

文本編碼器:GRU+GlobalMaxpooling1D

圖像子模型產生錨點E_a的嵌入，文本子模型輸出正標題和描述E_p的嵌入和負例文本E_n的嵌入。

然后，我們通過優(yōu)化以下?lián)p失函數(shù)進行訓練:

L = max( d(Ea, Ep)-d(Ea, En)+alpha, 0)

其中d為歐氏距離，alpha為超參數(shù)，在本實驗中為0.4。

基本上，這種損失允許做的是使d(E_a,E_p)變小，使d(E_a,E_n)變大，這樣每個圖像的嵌入就接近于它的描述的嵌入，而遠離隨機文本的嵌入。

可視化結果

一旦我們學習了圖像嵌入模型和文本嵌入模型，我們就可以通過使用tsne (https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html)將它們投影到二維空間中來實現(xiàn)可視化。測試圖像及其對應的文本描述用綠線連接

從圖中可以看出，通常在嵌入空間中，圖像及其對應的描述是接近的。考慮到使用的訓練損失，這是我們期望的。

文字圖片搜索

在這里，我們使用幾個文本查詢示例來在一組70,000張圖像中搜索最佳匹配。我們計算查詢的文本嵌入，然后計算集合中每個圖像的嵌入。我們最終在嵌入空間中選擇最接近查詢的前9張圖像。

這些例子表明，嵌入模型能夠學習圖像的有用表示形式和簡單單詞組成的嵌入。

圖像搜索

在這里，我們將使用圖像作為查詢，然后在包含70,000張圖像的數(shù)據(jù)庫中搜索與之最相似的示例。排序是由每對圖像在嵌入空間內的歐氏距離決定的。

結果表明，生成的嵌入是圖像的高級表示，它捕獲了所表示對象的最重要特征，而不受方向、光照或局部細節(jié)的過度影響，也沒有經過明確的訓練。

結論:在這個項目中，我們研究了機器學習模塊，它允許我們構建一個基于關鍵字和圖像的搜索引擎，應用于圖像集合。其基本思想是學習一個有意義的文本和圖像的聯(lián)合嵌入函數(shù)，然后利用嵌入空間中項之間的距離對搜索結果進行排序。