Coder Social home page Coder Social logo

image_search_elasticsearch's Introduction

Şəkil axtarışı

CLIPElasticsearch istifadə edərək, təbii dildə şəkil axtarışını həyata keçirən proyekt.

İstifadə qaydası:

1- Elasticsearch

İlk olaraq Elasticsearch servisində sizin aktiv Hosted deployment olmalıdır

Deployment-in Manage bölməsinə daxil olaraq, onun Elasticsearch Endpoint linkini əldə etmək mümkündür

Deployment-in login və şifrəsi, onu aktivləşdirdikdə istifadəçiyə təqdim edilir

Şəkillər haqqında məlumatların saxlanılacağı indeksi Dev tools bölməsi vasitəsilə də etmək mümkündür.

Əgər indeksi optimizasiya etmək fikriniz varsa o zaman onu Dev tools vasitəsilə qabaqcadan hazır etmək lazımdır

2- Şəkillərin hazır edilməsi

Axtarışın aparılacağı şəkilləri qabaqcadan hazırlayaraq images qovluğunda yerləşdirmək lazımdır

3 - Şəkillərin vektorlaşdırılması

Yuxarıda göstərilən etapları bitirdikdən sonra, lazım olan paketləri yükləməliyik

pip install elasticsearch pillow sentence-transformers

Qovluqda olan hər şəkili vektorlaşdırmaq üçün vector_generate.py faylını icra edirik

vector_generate.py

Fayl icra edilərkən bəzi məlumatların daxil edilməsi tələb olunacaq

Elasticsearch cloud host : Elasticsearch-dəki Deployment-in Endpoint ünvanı
Elasticsearch cloud username : Elasticsearch-dəki Deployment-in istifadəçi adı
Elasticsearch cloud password : Elasticsearch-dəki Deployment-in istifadəçi şifrəsi
Elasticsearch index name : Şəkillər haqqında məlumatların yüklənəcəyi indeksin adı
Full images path : Kompyüterinizdə şəkillərin saxlandığı qovluğun tam ünvanı
Model name : Vektorlaşmanı həyata keçirəcəyimiz modelin adı. Default olaraq bu clip-ViT-B-32

Məlumatları daxil etdikdən sonra, şəkillər növbə ilə vektorlaşdırılaraq, Elasticsearch-dəki qeyd etdiyiniz indeksə daxil ediləcək

İndeksə daxil edilən hər sənəd faylın adından və onun vektorundan ibarət olacaq

4 - Şəkillərin axtarılması

Qovluqda olan hər şəkili vektorlaşdırmaq üçün vector_generate.py faylını icra etmıək lazımdır

Axtarışa başlamaq üçün search.py faylını icra etmıək lazımdır

search.py

Fayl icra edilərkən bəzi məlumatların daxil edilməsi tələb olunacaq

Search query : Axtarılan şəklin mətni təsviri
Elasticsearch cloud host : Elasticsearch-dəki Deployment-in Endpoint ünvanı
Elasticsearch cloud username : Elasticsearch-dəki Deployment-in istifadəçi adı
Elasticsearch cloud password : Elasticsearch-dəki Deployment-in istifadəçi şifrəsi
Elasticsearch index name : Şəkillər haqqında məlumatların yüklənəcəyi indeksin adı
Model name : Vektorlaşmanı həyata keçirəcəyimiz modelin adı. Default olaraq bu clip-ViT-B-32

Məlumatları daxil etdikdən sonra, axtarılan şəklin mətni təsvirinə uyğun olan top 5 şəkil haqqında məlumat qaytarılacaq

Məlumatda şəklin ID-si, faylın adı və uyğunluq balı əks olunacaq

Əgər sorğuya uyğun top faylların sayını artırıb və ya azaltmaq istəsəniz, bunu search.py faylında k veriləninin dəyərini dəyişərək həyata keçirə bilərsiniz

k = 5  # Number of nearest neighbors

image_search_elasticsearch's People

Contributors

vrashad avatar

Watchers

 avatar  avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.