圖像搜索引擎研究

Category: STEM國際競賽 Date: 2020年3月22日下午9:30

圖片搜索是通過搜索程序，向用戶提供互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)的圖片資料的服務(wù)。圖像搜索引擎即輸入圖片搜索網(wǎng)頁使用圖片在該網(wǎng)站上進(jìn)行搜索，就可以找到全網(wǎng)同款商品圖片搜索的目的是查找出自己所需要的特定圖片。今天小編要推薦的內(nèi)容是康奈爾大學(xué)探究項目：基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的大型圖像搜索引擎。

課題簡介

圖像搜索，是通過搜索圖像文本或者視覺特征，為用戶提供互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)圖形圖像資料檢索服務(wù)的專業(yè)搜索引擎系統(tǒng)，是搜索引擎的一種細(xì)分。通過輸入與圖片名稱或內(nèi)容相似的關(guān)鍵字來進(jìn)行檢索，比如輸入 “A man is walking his dog”，那么引擎會返回一些有男人、狗在走路的圖片，另一種通過上傳與搜索結(jié)果相似的圖片進(jìn)行搜索，比如給出一張牛油果的照片，那么引擎會返回一些其他有關(guān)牛油果的照片。圖像搜素在如Google，F(xiàn)acebook，Pinterest等公司一直都是及其重要的課題。

深度學(xué)習(xí)一直是圖像分析的重要工具。而深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）在2015年可以說是洗刷了圖像方面的各大比賽，以絕對優(yōu)勢取得了多個比賽的冠軍。

本課程將帶學(xué)生初步理解機(jī)器學(xué)習(xí)方法。并利用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，分析課程數(shù)據(jù)庫中的所提供的10000張圖片及其文本描述，結(jié)合ResNet建立一個大型圖像搜索引擎。引擎將實(shí)現(xiàn)以文字搜索圖片，以及以圖片搜索類似圖片的功能。

科研方法

AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學(xué)科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進(jìn)行預(yù)測，從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力，高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬，使用傳統(tǒng)的科研方式對其進(jìn)行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫，與過往的研究成果進(jìn)行對照，快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。