概述

为了深入探究图像相似性，这里决定采用多种先进的人工智能模型进行分析。这些模型包括视觉变换器（ViT）、对比语言-图像预训练模型（CLIP）、基于双向编码器表示的图像描述模型（BLIP）、高效网络（EfficientNet）、DINO-v2以及经典的卷积神经网络VGG16。

通过这些模型，能够从不同角度和层面捕捉到图像之间的相似之处。例如，视觉变换器（ViT）通过将图像分割成多个小块，并利用自注意力机制来分析这些图像块之间的关系，从而揭示出图像的内在相似性；对比语言-图像预训练模型（CLIP）则通过将图像与文本描述相结合，利用大规模数据集进行预训练，从而能够理解图像内容的语义相似性；而基于双向编码器表示的图像描述模型（BLIP）则专注于生成准确的图像描述，并通过比较不同图像的描述来评估它们的相似度.

此外，高效网络（EfficientNet）以其卓越的计算效率和强大的特征提取能力，在图像相似性分析中也表现出色；DINO-v2作为一种自监督学习模型，能够通过对比学习的方式，无需人工标注数据，即可学习到图像的深层特征表示，从而实现对图像相似性的有效评估；而经典的卷积神经网络VGG16则凭借其在图像处理领域的广泛应用和成熟的技术，为图像相似性分析提供了可靠的基准和参考.

直觉：图像作为空间中的向量

图像相似性搜索的核心是一个简单的想法：图像可以表示为高维空间中的向量。当两张图像相似时，它们的向量在这个空间中应该占据相似的位置。我们可以通过测量角度（或余弦相似度）来确定这些向量的相似程度。如果角度小，图像就接近（相似）。如果角度大，图像就相距较远（不同）。这就像在公寓大楼里寻找你的邻居，但方式要抽象得多。

认识模型

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这里使用了几个深度学习模型，每个模型都有其优点和特点：

• CLIP（对比语言 - 图像预训练）：由OpenAI构建，它学习将图像与文本匹配。对于我们的相似性搜索来说，这不是一个坏选择。
• ViT（视觉Transformer）：ViT通过将图像视为序列，类似于Transformer处理文本的方式，彻底改变了图像处理。
• BLIP：一种视觉 - 语言模型，专注于对齐视觉和文本内容。
• EfficientNet：以其效率而闻名，该模型非常适合图像识别任务。
• DINO：一种自监督Transformer模型，擅长从图像中学习特征。
• VGG16：一个经典的卷积神经网络（CNN），已经存在多年，在图像识别任务中仍然表现出色。

步骤1：数据准备

从维基百科上抓取了国旗图像，将世界各国的国旗变成了一个数据集。

import pandas as pd
flags_df = pd.read_csv('national_flags.csv')  
print(flags_df)

步骤2：特征提取

有了国旗后，真正有趣的部分开始了：提取特征。每个模型都获取国旗图像并将其转换为特征向量。这就像是将一张图像翻译成一个数字列表，这些数字封装了它的特征。

在这个实验中，我将使用Huggingface变压器库来提取嵌入。

• EfficientNet：通过平均最后一个隐藏层输出的空间维度来提取国旗特征，专注于细粒度模式。

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/efficientnet-b7")
model = EfficientNetModel.from_pretrained("google/efficientnet-b7")
# 准备输入图像
inputs = image_processor(img, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs, output_hidden_states=True)
embedding = outputs.hidden_states[-1]
embedding = torch.mean(embedding, dim=[2,3])

• ViT