基于深度学习的端到端图像搜索引擎（含Jupyter Python代码下载）

简介：
本项目利用深度学习技术开发了一个端到端的图像搜索引擎，用户可通过输入查询图片获取相似结果。附带提供源代码供研究参考。 端到端图片搜索引擎是一种图像搜索系统的实现方式。这种系统允许我们根据查询来检索相似的图像。 在构建这样的引擎过程中： 1. 使用颜色特征作为附加的搜索过滤器，可以通过分析颜色强度生成额外的特征以改进我们的图像搜索引擎。 2. 利用TensorFlow Serving进行流水线版本化。虽然Flask方法有效但不具备扩展性。为了创建一个更可扩展性的系统，需要将实现改为使用TensorFlow Serving。 文件更新版本已放置在指定文件夹中。有关如何使用TensorFlow服务为模型提供支持的详细信息，请参考相关教程： 1. 将`models`文件夹放入根目录。 2. 用新文件替换所有现有文件以使项目采用TensorFlow Serving方式运行。 注意：如果遇到以下错误：“检查您的GraphDef解释二进制文件是否与您的GraphDef生成二进制文件是最新的”，可能的解决方案是降低您所使用的TensorFlow版本。