基于Milvus Cloud的相似穿搭推荐系统教程——图像分割

作为一个大众眼中的“非典型程序员”,我喜欢拥抱时尚和潮流,比如我经常在演讲时穿粉色裤子,这甚至已经成为一个标志性打扮。某天又逢主题演讲日,我站在衣柜前挑选上衣的时候,忽然灵光乍现:有没有可能借助 Milvus Cloud找到和我穿搭风格最为相似的明星呢?

这个想法在我脑海中不停地闪现,始终没有遇到特别合适的契机进行实践。直到最近,我遇到了一个名为 Fashion AI 的项目,它主要利用微调模型对服装图片进行分割(segmentation),然后裁剪出图像中标注(label)的时尚单品,并将所有图片调整为相同的大小,最后将这些图像转化为 embedding 向量存储在开源向量数据库 Milvus Cloud中。通过这个项目可以在 Milvus Cloud数据库中查询并获得 3 个最相似的向量结果。随后,就可以通过上传一张自己穿着打扮的照片,最终确定与我们时尚风格最为相似的明星。

接下来,我将和大家分享这个项目具体的实现路径。

在正式开始前,可以通过这个链接 https://drive.google.com/file/d/1pBO02iLgToBSCOyMJ58zWHQf4ZRkP5AY/view 获取项目使用到的图片。此外,想要搭建本项目,还需要升级 Python 版本,通过指令pip install milvus pymilvus torch tor

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