348 — Поиск схожести изображений с помощью VGG16 и косинусного расстояния

Поиск схожести изображений с использованием VGG16 и косинусного расстояния в Python. Это пошаговое руководство по поиску схожести изображений на Python с использованием VGG16 в качестве извлекателя признаков и косинусного расстояния в качестве метрики сходства. Косинусное сходство можно использовать для сравнения векторов: Косинусное сходство сравнивает, насколько «выровнены» два вектора (подобно сравнению направлений, которые они указывают). Косинус угла между двумя векторами измеряется следующим образом: Формула: cos(θ) = (A·B)/(||A||·||B||) Результат находится в диапазоне от -1 (противоположные) до 1 (идентичные). Значение 0 указывает на перпендикулярность (отсутствие сходства). Мы сравниваем вектор запроса со всеми векторами базы данных. Ссылка на код Python: https://github.com/bnsreenu/python_for_microscopists/tree/master/348-Image similarity using VGG16 and cosine distance