VGG-16给出 keras环境下的调用语句和搭建过程，说明在相似图像搜索与目标检测中使用的不同之处。

感谢您的提问。以下是VGG-16在Keras环境下的调用语句和搭建过程：

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Input

# 载入预训练的VGG-16模型并去掉顶层
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=Input(shape=(224, 224, 3)))

# 在顶层添加全局平均池化层、全连接层和Softmax激活层，构建完整模型
x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

相似图像搜索与目标检测中使用VGG-16的不同之处在于，相似图像搜索采用的是特征提取的方式，并使用提取出的特征进行相似度计算，而目标检测需要对图像中的目标进行定位与分类，因此需要在VGG-16的基础上添加额外的检测头。例如，在Faster R-CNN中，将VGG-16的顶层输出作为特征，再接上RPN和ROI Align模块进行目标定位与分类。