视频相似性搜索

本教程演示如何使用开源向量数据库 Milvus 构建视频相似性搜索系统。

• 开放式 Jupyter 笔记本

使用的 ML 模型和第三方软件包括

• OpenCV
• ResNet-50
• MySQL
• Towhee

如今，人们在观看自己喜欢的电影或视频后，可以轻松地截图并在各种社交网络平台上发布，分享自己的想法。当粉丝们看到截图时，如果帖子中没有明确写出电影名称，他们真的很难分辨出这是哪部电影。为了弄清电影名称，人们可以利用视频相似性搜索系统。通过使用该系统，用户可以上传一张图片，然后获取包含与上传图片相似的关键帧的视频或电影。

在本教程中，您将学习如何构建视频相似性搜索系统。本教程使用 Tumblr 上的约 100 个 gif 动画来构建系统。不过，您也可以准备自己的视频数据集。系统首先使用 OpenCV 提取视频中的关键帧，然后使用 ResNet-50 获取每个关键帧的特征向量。所有向量都存储在 Milvus 中并进行搜索，Milvus 会返回相似向量的 ID。然后将 ID 映射到 MySQL 中存储的相应视频。

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