深度学习模型在图像特征提取，图像检索

### 使用深度学习模型进行图像特征提取和图像检索

#### 方法概述
使用深度学习模型进行图像特征提取主要依赖于卷积神经网络（CNN），该类模型能够自动从原始像素中学习到高层次的抽象表示。通过训练好的深层网络，可以有效地捕捉图像中的复杂模式，并将其转换成紧凑且具有区分性的向量形式。

对于图像检索任务而言，在完成上述特征抽取之后，还需要进一步将这些高维度特征压缩至更低维度的空间内形成二进制编码即哈希码[^1]。此过程不仅有助于加速查询速度而且能显著减少存储需求。

#### 技术细节

- **深度特征提取**
利用预训练或自定义架构下的卷积神经网络作为骨干网路来进行端到端的学习。输入一张图片给定大小后经过一系列卷积层、池化操作以及激活函数作用下逐步构建起由局部感知野构成的感受区域直至最终得到全局描述符——也就是我们所说的“深度特征”。值得注意的是，较深层次节点往往携带更多关于对象类别而非位置的具体信息[^3]。

- **生成哈希值**
经过前面提到的过程获取到了每张待索引照片对应的实数值向量表征。接下来的任务就是把这些连续型变量转化为离散化的比特串以便快速匹配相似项。一种常见做法是在最后一层全连接之前加入额外一层用于计算Sigmoid输出从而限定范围在0~1之间再据此设定阈值决定每一位取值为0还是1；另一种则是直接利用Softmax回归配合温度参数调整概率分布曲线形状达到相同效果。

- **执行检索**
当新来的查询样本到来时同样按照前述流程取得其对应hash code并与数据库里已存记录逐一异或对比距离最小者视为最接近目标返回之。由于整个运算只涉及到位逻辑运算因此效率极高特别适合大规模场景部署应用。

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

def extract_features(image_path):
    model = models.resnet50(pretrained=True)
    preprocess = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ])
    
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    input_tensor = preprocess(img)
    input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)

    with torch.no_grad():
        output = model(input_batch)
        
    features = output.squeeze().numpy()
    return features


def generate_hash_code(features_vector):
    hash_function = lambda x: '1' if x >= 0 else '0'
    binary_representation = ''.join([hash_function(x) for x in features_vector])
    return int(binary_representation, base=2)


image_feature = extract_features("path_to_image.jpg")  
hash_value = generate_hash_code(image_feature)   
print(f"The generated hash value is {hash_value}")