通过ModelScope开源Embedding模型将图片转换为向量

本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的视觉表征模型将图片转换为向量,并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。

ModelScope魔搭社区旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单。

ModelScope魔搭社区的愿景是汇集行业领先的预训练模型,减少开发者的重复研发成本,提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务,助力绿色“数字经济”事业的建设。 ModelScope魔搭社区将以开源的方式提供多类优质模型,开发者可在平台上免费体验与下载使用。

在ModelScope魔搭社区,您可以:

  • 免费使用平台提供的预训练模型,支持免费下载运行

  • 一行命令实现模型预测,简单快速验证模型效果

  • 用自己的数据对模型进行调优,定制自己的个性化模型

  • 学习系统性的知识,结合实训,有效提升模型研发能力

  • 分享和贡献你的想法、评论与模型,让更多人认识你,在社区中成长

前提条件

  • DashVector:

    • 已创建Cluster:创建Cluster

    • 已获得API-KEY:API-KEY管理

    • 已安装最新版SDK:安装DashVector SDK

  • ModelScope:

    • 已安装最新版SDK:pip install -U modelscope

商品图像同款特征

简介

本模型是对商品图像进行表征向量提取,用户可基于表征向量进行大规模的同款/相似款商品搜索;无需额外输入,模型可自动进行箱包商品的主体抠图,并基于主体提取结果完成表征向量提取。

模型ID

向量维度

度量方式

向量数据类型

备注

damo/cv_resnet50_product-bag-embedding-models

512

Cosine

Float32

说明

关于商品图像同款特征模型更多信息请参考:商品图像同款特征

使用示例

说明

需要进行如下替换代码才能正常运行:

        1. DashVector api-key替换示例中的{your-dashvector-api-key}

        2. DashVector Cluster Endpoint替换示例中的{your-dashvector-cluster-endpoint}

Python示例:

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from dashvector import Clientproduct_embedding = pipeline(Tasks.product_retrieval_embedding,model='damo/cv_resnet50_product-bag-embedding-models'
)def generate_embeddings(img: str):result = product_embedding(img)return result['img_embedding']# 创建DashVector Client
client = Client(api_key='{your-dashvector-api-key}',endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}'
)# 创建DashVector Collection
rsp = client.create('resnet50-embedding', dimension=512)
assert rsp
collection = client.get('resnet50-embedding')
assert collection# 向量入库DashVector
img_url = 'https://mmsearch.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/maas_test_img/tb_image_share_1666002161794.jpg'
collection.insert(('ID1', generate_embeddings(img_url))
)# 向量检索
docs = collection.query(generate_embeddings(img_url)
)
print(docs)

 免费体验阿里云高性能向量检索服务:https://www.aliyun.com/product/ai/dashvector

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