数据实验楼MyScale图像智能检索项目正式发布，欢迎大家体验！为支持广大院校的大数据和人工智能实训教学，需要使用平台的老师请尽快与我们联系，便于我们提前准备云服务器等资源。联系电话和微信：136-9329-0406

http://idatacoding.cn/

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MyScale图像智能检索综合实训项目

实训目标

图文检索已成为一种流行且强大的应用，使用户能够通过匹配文本特征或视觉内容来查找相似的图像。随着计算机视觉和深度学习的快速发展，这种能力得到了极大增强。

本项目旨在构建一个基于MyScale数据库的图文检索系统，能够执行图片检索和图文检索。通过本项目，大家可以了解图文检索任务的基本流程，掌握多模态特征提取技术以及MyScale数据库的基本使用以及多种查询方式。

实践工具

pillow;sentence_transformers;clickhouse_connect;langdetect;ranx

推荐实训课时：30

前置知识检测

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项目介绍

本项目使用的Unsplash 数据集由全球超过 35 万名摄影师提供的照片数据，数据来源于几乎无限数量的用途和上下文中的数亿次搜索。

项目共分为五章，第一章进行数据预处理和基本探索，首先读取照片数据表，接着筛选数据字段，然后进行数据类型的转换和缺失值处理，最后通过可视化的手段进行探索性分析。

第二章进行照片的表征转换，我们将 Unsplash 数据集中的照片利用CLIP模型转换为表征，用于下一章的向量检索。

第三章进行照片知识库的构建，我们将照片数据表和上一章得到的照片表征存入MyScale数据库，通过创建表，建立向量索引和FTS索引，插入数据等操作创建一个照片知识库。

第四章进行图文检索，我们将完成利用图像检索图像、文本检索图像的操作，首先利用CLIP模型将查询图像或文本转换为表征，然后利用MyScale向量检索和文本检索等操作，搜索出最相关的图像进行展示。

第五章进行联合检索，我们将一些照片相关信息作为搜索条件，结合向量搜索和文本搜索进行联合检索，通过时间范围、不同相机品牌、不同国家、进一步添加照片关键词和颜色关键词实现更为精准的检索，找到想要的照片。

项目流程

实训任务示例

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