Contoh aplikasi Redis dalam carian dan pengecaman imej

Redis ialah sistem storan nilai kunci sumber terbuka berprestasi tinggi yang pantas, boleh dipercayai dan cekap Ia digunakan secara meluas dalam cache, baris gilir, pengiraan, penerbitan/langganan mesej, dsb. dengan banyak senario aplikasi. Selain itu, Redis juga digunakan secara meluas dalam carian dan pengecaman imej Artikel ini terutamanya memperkenalkan contoh aplikasi dalam kawasan ini.

1. Aplikasi Redis dalam carian imej

1. Gabungan Redis dan enjin pengambilan imej

Enjin pengambilan imej mendapatkan semula imej dan imej rujukan secara perbandingan Persamaan digunakan untuk mencapai pengambilan imej. Enjin mendapatkan imej mempunyai kelebihan kelajuan mendapatkan semula yang cepat dan ruang penyimpanan yang kecil Namun, disebabkan keperluan untuk membandingkan persamaan antara setiap imej dan imej rujukan, terdapat kesesakan untuk memproses imej berskala besar. Redis, sebagai sistem cache, boleh menyelesaikan masalah ini dengan lebih baik.

Kaedah pelaksanaan khusus ialah: simpan data imej dalam bentuk binari dalam Redis, gunakan nilai MD5 imej sebagai nilai utama dan kira nilai cincang data imej melalui kod untuk mendapatkan nilai . Oleh itu, apabila mendapatkan data binari mana-mana imej, anda hanya perlu mendapatkannya dengan cepat berdasarkan nilai MD5nya melalui Redis. Dapat dilihat bahawa prestasi cache Redis telah membawa kesan pecutan dan pengoptimuman yang hebat kepada enjin pengambilan imej apabila memproses imej besar-besaran.

2. Gabungan Redis dan rangkaian neural convolutional tolerant fault

Enjin carian imej biasanya menggunakan dua kaedah: segerak dan tak segerak. Idea kaedah tak segerak adalah untuk mempertimbangkan toleransi kesalahan ke dalam keseluruhan proses, iaitu, ia boleh pulih secara automatik apabila ralat berlaku, dengan itu memastikan kebolehpercayaan enjin carian. Sebagai sistem cache yang sangat boleh dipercayai, Redis boleh meningkatkan kesan rangkaian saraf konvolusi toleran kesalahan (Resilient Convolutional Neural Networks, singkatannya RCNN).

Kaedah pelaksanaan khusus ialah: simpan data imej dalam Redis, dan proses RCNN yang berbeza secara selari. Semasa pemprosesan, sebaik sahaja ralat berlaku dalam proses RCNN, ia boleh cuba mendapatkan data daripada Redis untuk pemulihan, dengan itu menghalang RCNN yang salah daripada menjejaskan kualiti carian keseluruhan enjin carian imej. Kaedah ini berkesan mengurangkan kadar ralat dalam enjin carian imej dan meningkatkan keteguhan sistem.

2. Aplikasi Redis dalam pengecaman imej

1. Gabungan Redis dan rangkaian neural convolutional

Dalam pengecaman imej, rangkaian neural convolutional Ia adalah kaedah yang digunakan secara meluas. Oleh kerana jumlah pengiraannya yang besar dan kerumitan yang tinggi, ia memerlukan penggunaan komputer berprestasi tinggi dan kaedah pengoptimuman algoritma. Redis menyediakan mekanisme caching berprestasi tinggi untuk rangkaian neural convolutional Pada masa yang sama, fungsi penerbitan dan langganan mesej Redis juga boleh digunakan untuk mengoptimumkan kelajuan komunikasi rangkaian neural convolutional dan meningkatkan lagi ketepatan pengecaman.

Kaedah pelaksanaan khusus ialah: mengedarkan data ke nod rangkaian saraf konvolusi yang berbeza untuk diproses, menyimpan hasil yang dikira oleh setiap nod dalam Redis dan memanggil fungsi penerbitan/langganan mesej Redis dalam masa nyata Kemas kini hasil perantaraan . Kaedah ini bermanfaat untuk meningkatkan kelajuan dan ketepatan pengecaman imej.

2. Gabungan Redis dan kaedah pengelasan imej

Dalam pengecaman imej berdasarkan kaedah pengelasan imej, Redis sebagai sistem cache boleh meningkatkan latihan model dan kelajuan pemprosesan imej dengan berkesan, sekali gus meningkatkan ketepatan pengecaman. Pada masa yang sama, Redis juga boleh mengoptimumkan proses pelaksanaan algoritma dengan mewujudkan baris gilir mesej di atas kaedah pengelasan imej, mengelakkan masa menunggu yang tidak perlu dan pembaziran sumber.

Kaedah pelaksanaan khusus ialah: simpan data dalam Redis, untuk setiap contoh pengelasan, buat senarai Redis dan klasifikasikannya mengikut susunan storannya. Pada masa yang sama, dengan mewujudkan baris gilir mesej untuk memproses data yang baru ditambah, konflik sumber semasa pengelasan data dielakkan, dengan itu menjadikan kesan latihan pengelas imej lebih baik dan meningkatkan ketepatan pengecaman pengecaman imej dengan ketara.

Secara amnya, aplikasi Redis dalam carian dan pengecaman imej sangat meningkatkan kebolehpercayaan dan keteguhan sistem, dan juga boleh mempercepatkan pemprosesan dan pengiraan imej dengan meningkatkan kecekapan pengendalian sistem. Dengan kemajuan berterusan dan inovasi teknologi, saya percaya bahawa Redis akan lebih dan lebih meluas digunakan dalam carian imej dan pengiktirafan.

Atas ialah kandungan terperinci Contoh aplikasi Redis dalam carian dan pengecaman imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!