CLIP-ImageSearch-NCNN是一个将自然语言与图像进行匹配的工具,旨在优化手机相册中的图片搜索功能。它可以通过在后台自动提取每张图片的特征,从而实现快速的搜索结果展示。同时,项目还可以显示每个图片与搜索内容的匹配概率,并按照概率从高到低返回结果。
项目的灵感来源于作者在开发GPT模型时的经验。在开发过程中,作者意识到CLIP与GPT具备相似的灵活性,因此萌生了将CLIP应用于图像搜索的想法。作者特别关注了一个名为“natural-language-image-search”的项目,该项目能够通过输入自然语言来搜索图像,这正是CLIP-ImageSearch-NCNN的核心功能。
该项目使用ncnn框架部署了CLIP模型,实现了自然语言图像检索功能。目标是提供在x86和Android端都可以使用的demo。目前,所有的模型文件和可执行程序均已上传至Github,供用户下载和使用。
android
文件夹:包含APK程序的源代码。x86
文件夹:包括基于QT开发的EXE程序的源代码。gallery
文件夹:一个小型图库供测试使用。resources
文件夹:README的资源文件。项目通过以下步骤实现图像搜索:
encode_image
提取图片特征,建立图库特征向量。encode_text
提取文本特征,建立文本特征向量。构建图库所有图片的特征向量是项目中最耗时的部分,项目使用“RN50”模型进行特征提取。
CLIP-ImageSearch-NCNN在逐步更新中,作者希望通过这个项目进一步提升自然语言图像搜索的效率和用户体验,并期待更多用户的关注和支持。
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