手把手教你使用pytorch+flask搭建草图检索系统（一）_基于草图的图像检索系统csdn

手把手教你使用pytorch+flask搭建草图检索系统（一）

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一. 写在前面

弄好了模型该怎么展示，不可能就简单地输入输出把结果拿给别人看吧，总要个界面吧，总要让人操作吧。模型训练大多都是在python上运行的，虽然c语言系的web框架有很多，但把用python写的模型转成c++能用的模型或许有点困难（有，比如pytorch1.0支持的c++ interface, torch::jit），行，找个python能使的web框架吧——flask，要的就是它的简单、轻量、易上手、开发速度快，不用动太多脑筋，前后台开发我可是一窍不通的。

更新：目前pytorch1.3.0及以上版本，转换成c++能运行的模型，实际上已经比较简单了，使用如下命令就可以一键转换了，简单说就是trace输入tensor经过网络的所有信息，不过无法trace例如printf、for循环等内容，lstm可能有点麻烦。

import torch
input = torch.rand(n, c, w, h).to(device)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, (input, input, input))
traced_script_module.save(output_path)
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1.1 系统框架说明

1.1.1 检索网络

模型是采用的孪生神经网络SketchTriplet，原文为CVIU 2016 paper “Compact Descriptors for Sketch-based Image Retrieval using a Triplet loss Convolutional Neural Network”[Repo|Page]，github上的代码是基于caffe的，我这里有份我自己写的pytorch版的代码，网络结构与原版近似，结果也是比较好的。

该网络使用pytorch自带的Triplet Loss，在训练过程中，网络输入为手绘草图与[同类自然图像, 异类自然图像]，encoder获得输入图像的特征，Triplet Loss使得encoder在获取特征上让手绘草图与同类自然图像的特征更加近似、手绘草图与异类自然图像的特征的差异更加明显，训练中不断优化这个encoder，在训练结束后，就可以用优化好的encoder提取数据库中自然图像的特征向量并保存，在检索阶段，对输入草图使用训练得到的encoder获取草图特征向量，与数据库中自然图像的特征向量进行相似度比较，从而得到检索结果。

论文中使用了anchor、positive、negative这三个标签，所以按照上面的思路，就是将anchor的特征与positive尽量接近，与negative尽量远离了。这里附上论文中的网络结构图，从图中可以看出，论文中还有个half-sharing的结构，positive与negative共用encoder/decoder的权重，positive与anchor则是共用decoder的权重，我猜这样的用意是，用相同的encoder来理解输入的negative与positive，毕竟这个negative与positive是自然图像提取的边缘，与anchor是手绘草图不同，而使用同样的decoder来解释特征，是因为预期encoder能得到同样的特征吧。在代码中，我通过建立两套encoder与decoder来达成half-sharing结构。

1.1.2 检索框架 top-k

极为简单的L2距离，输入草图，经过网络的处理，得到该草图的特征向量，然后与数据集（自然图像）的（离线的，已经提取好的）特征向量进行相似度比较，也就是开头说的L2距离，然后排序，返回前k张自然图像。

1.2 准备工作

1.2.1 环境配置

下载flask，推荐使用anaconda，顺带pytorch什么的就可以一并安装了。装这些东西的教程网上有大把，这里我就提一下，anaconda之类的东西，装到想要的目录，最好别让它装到默认目录，也就是/home/<user_name>/里面，会让这个挂载盘符越来越小，~或者/home/<user_name>可以当做win的c盘一样的东西，满了就比较麻烦。下面是一些简单步骤：

# for anaconda
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
sh ./Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
vim ~/.bashrc
--------------- in ~/.bashrc file, and wq
--- # add anaconda env 
--- export PATH=<install_path>/anaconda3/bin:$PATH
---------------
source ~/.bashrc

# for pytorch
conda install pytorch

# for flask
conda install flask
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1.2.1 检索数据集与模型

这里我使用的是比较经典的图像数据集Flickr15K，里面有33个类别、共计14,660张自然图像，在这里就可以下载，是我缩小过的，反正都是展示下，分辨率也不用那么高。

训练好的模型可以在这里(谷歌)/或者这里(百度 提取码 4vnw)下载。

之前提到，我们自然图像数据集的离线特征，这里提供两条路线：1) 下载我已经提取好的离线特征，这受限于图像数据集，你能检索到的图像就只能是Flickr15K的，我是用numpy来保存的，特征的大小应该是N*W，N代表数据集中的图像个数，W是提取的特征向量的维度，一张图像的特征应该是1*W的W维向量；2) 使用我训练好的模型，对目标数据集，运行extract_feat_photo.py和extract_feat_sketch.py脚本，提取目标数据集的离线特征，这样就可以检索任意数据集了。

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更新 2020/04/23： SketchTriplet的所有东西我都上传到度盘了，链接在这里(71zw)，文件内容如下，虽然度盘比较坑，但目前还没有想到另外低成本、稳定的网盘，先将就用吧：

• SketchTriplet
  • feat
    • feat_sketch.npz # 离线特征集，由330sketches草图产生
    • feat_photo.npz # 离线特征集，由resize_img自然图像产生
  • resize_img.zip # 自然图像集，被缩放至100像素
  • groundtruth # 自然图像集的groundtruth
  • Flickr_15K_edge2.rar # 由自然图像集使用canny改算子求得的边缘集
  • 500.pth # 模型文件
  • 330sketches.zip # 330张草图

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上述东西（模型、离线特征集、图像集）都准备好后，我们就可以正式开始了。

剩余内容大致如下，逐渐更新中：

• 后端搭建
• 前端搭建
• 前后端交互
• demo