diff --git a/docs/zh_CN_tmp/image_recognition_pipeline/vector_search.md b/docs/zh_CN_tmp/image_recognition_pipeline/vector_search.md index f4ad71d31f75efd8aa1524fcc5671f4e36b03a46..6d13783dd7c603aa36226c86a2877a8afd5c9b4b 100644 --- a/docs/zh_CN_tmp/image_recognition_pipeline/vector_search.md +++ b/docs/zh_CN_tmp/image_recognition_pipeline/vector_search.md @@ -1,6 +1,6 @@ # 向量检索 -向量检索是在图像识别、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 +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 @@ -26,10 +26,10 @@ pip install faiss-cpu==1.7.1post2 目前`PaddleClas`中检索模块，支持如下三种检索算法 - **HNSW32**: 一种图索引方法。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。（默认方法） -- **IVF**：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、删除图像特功能。 +- **IVF**：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。 - **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。 -每种检索算法，满足不同场景。其中`HNSW32`为默认方法，此方法在检索精度、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)。 +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)。 ## 三、相关配置文档参数介绍 @@ -56,9 +56,9 @@ IndexProcess: - **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的特征从特征库中删除 +- **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**: 特征屁配过程中使用的相似度计算方式。`IP`内积相似度计算方式，`L2`欧式距离计算方法 +- **dist_type**: 特征匹配过程中使用的相似度计算方式。`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 ### 3.2 检索配置文件参数 @@ -70,7 +70,7 @@ IndexProcess: score_thres: 0.5 ``` -与建库配置文件相似，新参数主要如下： +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