# 向量检索

## 目录

- [1. 向量检索应用场景介绍](#1)
- [2. 向量检索算法介绍](#2)
	- [2.1 HNSW](#2.1)
	- [2.2 IVF](#2.2)
	- [2.3 FLAT](#2.3)
- [3. 检索库安装](#3)
- [4. 使用及配置文档介绍](#4)
	- [4.1 建库及配置文件参数](#4.1)
	- [4.2 检索配置文件参数](#4.2)


<a name="1"></a>
## 1. 向量检索应用场景介绍

向量检索技术在图像识别、图像检索中应用比较广泛。其主要目标是，对于给定的查询向量，在已经建立好的向量库中，与库中所有的待查询向量，进行特征向量的相似度或距离计算，得到相似度排序。在图像识别系统中，我们使用 [Faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss) 对此部分进行支持，具体信息请详查 [Faiss 官网](https://github.com/facebookresearch/faiss)。`Faiss` 主要有以下优势

- 适配性好：支持 Windos、Linux、MacOS 系统
- 安装方便： 支持 `python` 接口，直接使用 `pip` 安装
- 算法丰富：支持多种检索算法，满足不同场景的需求
- 同时支持 CPU、GPU，能够加速检索过程

值得注意的是，为了更好是适配性，目前版本，`PaddleClas` 中暂时**只使用 CPU 进行向量检索**。

![](../../../images/structure.jpg)

如上图中所示，向量检索部分，在整个 `PP-ShiTu` 系统中有两部分内容

- 图中绿色部分：建立检索库，供检索时查询使用，同时提供增、删等功能
- 图中蓝色部分：检索功能，即给定一张图的特征向量，返回库中相似图像的 label

本文档主要主要介绍 PaddleClas 中检索模块的安装、使用的检索算法、建库流程的及相关配置文件中参数介绍。

--------------------------

<a name="2"></a>
## 2. 使用的检索算法

目前 `PaddleClas` 中检索模块，支持三种检索算法**HNSW32**、**IVF**、**FLAT**。每种检索算法，满足不同场景。其中 `HNSW32` 为默认方法，此方法的检索精度、检索速度可以取得一个较好的平衡，具体算法介绍可以查看[官方文档](https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki)。

<a name="2.1"></a>
### 2.1 HNSW方法

此方法为图索引方法，如下图所示，在建立索引的时候，分为不同的层，所以检索精度较高，速度较快，但是特征库只支持添加图像功能，不支持删除图像特征功能。基于图的向量检索算法在向量检索的评测中性能都是比较优异的。如果比较在乎检索算法的效率，而且可以容忍一定的空间成本，多数场景下比较推荐基于图的检索算法。而HNSW是一种典型的，应用广泛的图算法，很多分布式检索引擎都对HNSW算法进行了分布式改造，以应用于高并发，大数据量的线上查询。此方法为默认方法。
<div align="center">
<img src="../../../images/algorithm_introduction/hnsw.png"  width = "400" />
</div>

<a name="2.2"></a>
### 2.2 IVF

一种倒排索引检索方法。速度较快，但是精度略低。特征库支持增加、删除图像特征功能。IVF主要利用倒排的思想保存每个聚类中心下的向量，每次查询向量的时候找到最近的几个中心，分别搜索这几个中心下的向量。通过减小搜索范围，大大提升搜索效率。

<a name="2.3"></a>
### 2.3 FLAT

暴力检索算法。精度最高，但是数据量大时，检索速度较慢。特征库支持增加、删除图像特征功能。


<a name="3"></a>

## 3. 检索库安装

`Faiss` 具体安装方法如下：

```python
pip install faiss-cpu==1.7.1post2
```

若使用时，不能正常引用，则 `uninstall` 之后，重新 `install`，尤其是 `windows` 下。


<a name="4"></a>

## 4. 使用及配置文档介绍

涉及检索模块配置文件位于：`deploy/configs/` 下，其中 `inference_*.yaml` 是检索或者分类的推理配置文件,同时也是建立特征库的相关配置文件。

<a name="4.1"></a>

### 4.1 建库及配置文件参数

建库的具体操作如下：

```shell
# 进入 deploy 目录
cd deploy
# yaml 文件根据需要改成自己所需的具体 yaml 文件
python python/build_gallery.py -c configs/inference_***.yaml
```

其中 `yaml` 文件的建库的配置如下，在运行时，请根据实际情况进行修改。建库操作会将根据 `data_file` 的图像列表，将 `image_root` 下的图像进行特征提取，并在 `index_dir` 下进行存储，以待后续检索使用。

其中 `data_file` 文件存储的是图像文件的路径和标签，每一行的格式为：`image_path  label`。中间间隔以 `yaml` 文件中 `delimiter` 参数作为间隔。

关于特征提取的具体模型参数，可查看 `yaml` 文件。注意下面的配置参数只列举了建立索引库相关部分。

```yaml
# indexing engine config
IndexProcess:
  index_method: "HNSW32" # supported: HNSW32, IVF, Flat
  index_dir: "./recognition_demo_data_v1.1/gallery_product/index"
  image_root: "./recognition_demo_data_v1.1/gallery_product/"
  data_file:  "./recognition_demo_data_v1.1/gallery_product/data_file.txt"
  index_operation: "new" # suported: "append", "remove", "new"
  delimiter: "\t"
  dist_type: "IP"
  embedding_size: 512
  batch_size: 32
```

- **index_method**：使用的检索算法。目前支持三种，HNSW32、IVF、Flat
- **index_dir**：构建的特征库所存放的文件夹
- **image_root**：构建特征库所需要的标注图像所存储的文件夹位置
- **data_file**：构建特征库所需要的标注图像的数据列表，每一行的格式：relative_path label
- **index_operation**： 此次运行建库的操作：`new` 新建，`append` 将 data_file 的图像特征添加到特征库中，`remove` 将 data_file 的图像从特征库中删除
- **delimiter**：**data_file** 中每一行的间隔符
- **dist_type**: 特征匹配过程中使用的相似度计算方式。例如 `IP` 内积相似度计算方式，`L2` 欧式距离计算方法
- **embedding_size**：特征维度
- **batch_size**：建立特征库时，特征提取的`batch_size`

<a name="4.2"></a>

### 4.2 检索配置文件参数


将检索的过程融合到 `PP-ShiTu` 的整体流程中，请参考 [README](../../../../README_ch.md) 中 `PP-ShiTu 图像识别系统介绍` 部分。检索具体使用操作请参考[识别快速开始文档](../../quick_start/quick_start_recognition.md)。

其中，检索部分配置如下，整体检索配置文件，请参考 `deploy/configs/inference_*.yaml` 文件。

注意：此部分参数只是列举了离线检索相关部分参数。

```yaml
IndexProcess:
  index_dir: "./recognition_demo_data_v1.1/gallery_logo/index/"
  return_k: 5
  score_thres: 0.5
  hamming_radius: 100
```

与建库配置文件不同，新参数主要如下：

- `return_k`: 检索结果返回 `k` 个结果
- `score_thres`: 检索匹配的阈值
- `hamming_radius`: 汉明距离半径。此参数只有在使用二值特征模型，`dist_type`设置为`hamming`时才能生效。具体二值特征模型使用方法请参考[哈希编码](../../training/PP-ShiTu/deep_hashing.md)
