图像检索计算机视觉案例pytorch

### 使用PyTorch实现计算机视觉图像检索

#### CNN与三元组损失的图像检索实现

在计算机视觉领域，卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别和检索的主要工具[^1]。为了提高图像检索的效果，一种常用的方法是引入三元组损失(triplet loss)，这种方法能够有效地拉近同类图片间的距离并推开不同类别的图片。

ShowMeAI社区的技术专家们实现了基于CNN与三元组损失的图像检索系统[^2]。此项目不仅展示了如何使用预训练模型提取特征向量，还介绍了怎样设计合理的数据加载器来支持在线挖掘困难样本对用于优化三元组损失函数。具体来说：

- **模型架构**: 利用了ResNet系列作为基础骨干网路；
- **数据准备**: 构建了一个自定义的数据集类`TripletImageLoader`，该类继承自`torch.utils.data.Dataset`，负责生成正负样本对；
- **损失计算**: 实现了标准的三元组损失公式，并通过调整边距参数(margin)控制难易程度；

下面给出一段简化版的核心代码片段，用于说明上述过程中的关键部分:

import torch
from torchvision import models, transforms
from torch.nn import functional as F

class TripletLoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self, margin=1.0):
        super(TripletLoss, self).__init__()
        self.margin = margin
    
    def forward(self, anchor, positive, negative):
        distance_positive = (anchor - positive).pow(2).sum(1)
        distance_negative = (anchor - negative).pow(2).sum(1)

        losses = F.relu(distance_positive - distance_negative + self.margin)
        return losses.mean()

def get_embedding(model, img_tensor):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        embedding = model(img_tensor.unsqueeze_(0))
    return embedding.squeeze()

# 假设已有一个名为model的预训练CNN模型实例化对象
triplet_loss_fn = TripletLoss(margin=0.2)
optimizer = ... # 定义优化器

for epoch in range(num_epochs):
    for i, data in enumerate(dataloader):
        anc_img, pos_img, neg_img = map(lambda x: x.cuda(), data[:3])
        
        optimizer.zero_grad()
        emb_anc = get_embedding(model, anc_img)
        emb_pos = get_embedding(model, pos_img)
        emb_neg = get_embedding(model, neg_img)

        loss = triplet_loss_fn(emb_anc, emb_pos, emb_neg)
        loss.backward()
        optimizer.step()

这段代码首先定义了一个简单的三元组损失函数类`TripletLoss`，接着给出了获取单张图片嵌入表示(`get_embedding`)的功能函数。最后，在主循环内完成了批量读取数据、前向传播获得各角色（锚点/正面匹配/负面不匹配）对应的特征向量以及反向传播更新权重的过程。