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机器学习AI算法工程 公众号：datayx
基于Flask RESTful api的图像特征检索方案，api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果，主要用于图像去重，后续拓展使用范围。
本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发，同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search，设计出基于Flask的RESTful api接口，目的是为了解决以下几个场景问题：
1）本地已经存储大规模专业图像数据集，新增图像可能与现有数据存在重合或高度相似，需要快速剔除；
2）网络爬虫图像去重；
3）本地存储大量冗余图片去重。
相关代码，获取方式：
关注微信公众号 datayx 然后回复 图像匹配 即可获取。
本框架优势：
方便易用：基于Flask—RESTful设计，只需将url或base64数据传入api，即可快速得到匹配结果
准确度高：基于深度学习提取特征，相比于传统感知哈希算法去重dHash准确率更高
速度快：基于faiss开发，能应对百万级数据量特征做出毫秒级快速匹配
多用户并发：基于Flask开发，可同时为多用户并发提供服务
检索模块自更新：集成检索模块自更新功能，自动处理新增数据并完成检索模型更新，一次部署后续轻松
后续优化：
检索准确度基于现有PyRetri特征提取功能，主要依赖于ResNet50特征抽取，对复杂图片或者高度相似图片存在一定程度的匹配失败问题
基于现有Flask并发，高并发能力较弱
启动方式：
服务代码：app.py文件
api测试代码：test_script/link_flask.py
目前进展：整体框架demo测试结束，后续进行逻辑优化与改进
机器学习算法AI大数据技术
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