類似画像検索の構築方法

類似画像検索の構築方法

目次

1. 🖼️ 画像検索エンジンの概要
   • 1.1. 画像検索エンジンの目的
   • 1.2. 高レベルアーキテクチャ
   • 1.3. ベクトルデータベースの利用
2. 🛠️ 必要なライブラリのインストールとデータセットの取得
   • 2.1. ライブラリのインストール
   • 2.2. データセットの取得
   • 2.3. データセットのフォルダ構造
3. 📊 画像をベクトルに変換してデータベースに挿入
   • 3.1. 画像の前処理
   • 3.2. ベクトルの作成とデータベースへの挿入
4. 🧭 画像検索の実行と結果の表示
   • 4.1. データベースへのクエリー
   • 4.2. 類似画像の表示
5. 🧹 データベースの削除

画像検索エンジンの概要

このビデオでは、類似画像検索エンジンを構築します。数百万、あるいは数十億もの画像があると想像してみましょう。これらの画像は何であっても構いません。そして、クエリー画像があります。このクエリー画像と非常に類似した上位n枚の画像を見つけたいとします。これが、構築するアプリケーションの目的です。類似画像を検索するためのエンジンです。

画像検索エンジンの目的

このエンジンは、類似した画像を検索することを目的としています。類似度の高い画像を見つけることができます。

高レベルアーキテクチャ

エンジンの高レベルアーキテクチャは以下のようになります。まず、数百万の画像から始めます。次に、埋め込みモデルを使用して各画像を固定次元のベクトルに変換します。そして、類似画像を見つけるために、ベクトルデータベースにこれらのベクトルを格納します。

ベクトルデータベースの利用

ベクトルデータベースは、ベクトルを構造化された方法で格納することで、類似したベクトルを素早く見つけるのに役立ちます。これにより、類似画像を迅速に見つけることができます。

必要なライブラリのインストールとデータセットの取得

ライブラリのインストール

まず、PineconeとTransformersのライブラリをインストールする必要があります。Pineconeはベクトルデータベースとのやり取りに使用されます。

データセットの取得

次に、Hugging Faceから提供されているデータセットを取得します。このデータセットには、約6000枚の高解像度の空間画像が含まれています。

画像をベクトルに変換してデータベースに挿入

画像をベクトルに変換し、それらのベクトルをデータベースに挿入します。これにより、ベクトルデータベース内で画像を効率的に検索できるようになります。

画像検索の実行と結果の表示

エンジンを使用して画像検索を実行し、類似画像を表示します。クエリー画像に類似した上位の画像を表示することができます。

データベースの削除

最後に、データベースを削除する方法を説明します。これにより、プロジェクトをクリーンアップできます。