はじめに 今回は以前の書いた記事(類似画像検索のための、Pythonを使った近似最近傍探索【入門】)の続きで、Deep Learningの特徴量抽出と近似最近傍探索を使って類似画像検索を実装します。 類似画像検索とは特徴ベクトル $\boldsymbol{x}$で表現された画像に近い画像をデータベースの中から探すことです。データベースのすべての画像と類似度を比較していると膨大な計算量になり時間がかかるので、効率よく似ている画像を探しだすことが求められます。 類似画像検索はSNSのPinterestのズームイン検索という機能に使われています。以下の例でいうと、左の画像で囲ったキーボードの画像を使って、類似画像を検索し表示しています。リモコンのようなものを検索されていますが、色や形状などが似ている画像を表示することができます。 Deep Learningを使って類似画像検索を実装する方法は基本

追記 この記事の続きである Chainer とAnnoyを使った 類似画像検索 [入門] を公開しました。 Deep Learningで特徴量抽出と近似最近傍探索を組み合わせて類似画像検索を実装しています。 はじめに 今回はAnnoyというライブラリを使って、Pythonで簡単に近似最近傍探索を行う方法について説明します。 近似最近傍探索は類似画像検索などに用いられる技術です。 類似画像検索は「特徴量抽出」と「特徴量の類似度計算」を組み合わせることで実現されます。CNNなどを使って得られた得られた特徴量を元に、特徴量の類似度計算を行い、特徴量が類似しているものを抽出することで検索を実現します。必ずしも同じ固有の物体を見つけるのではなく同じ色調や形状など似ている画像の検索が可能となります。今回は特徴量の類似度計算を行う近似最近傍探索について書きます。 Annoyについて AnnoyはSpot