1. 概述
前些天 Meta 公司发布了 DINOv2 视觉预训练模型。DINOv2 能够高效地提出图像中的特征，提取的特征可以直接用于像分类等任务，而且只需要一个简单的线性层就能取得比较好的结果。
为了展示 DINOv2 强大的特征提取能力， Meta 提供了一个在线 Demo，上传一张图片，就能从一些艺术画作中检索出最相似的作品。
拿随手拍的照片体验后，DINOv2 特征提取能力确实强大，能够准确地理解图片中的语义信息。
由于 DINOv2 预训练模型是开源的，因为基于它来测试实际的效果是可行的。比如，我想找到相册中跟某张照片最相似的图片，就可以用 DINOv2 来测试照片和相册中所有照片的特征，然后计算相册中照片特征与测试照片最相近的那一张，就是我想要的。
整体思路是很简单直接的，经过一天的开发，终于完成了一个相对完善的Python工具 dinov2_retrieval，能够检索若干张图片在测试数据集中最相似的图。
写完后拿最近拍的一些随机照片跑了一下，检索结果还是挺不错的。最左边是测试图片，右边的5张图是在[Caltech 256](Caltech 256)数据集中检索得到的top5相似的图像：
通过和ResNet50预训练模型提取的特征做检索对比，发现 DINOv2 提取的特征还是更准确一些，检索结果也更好。
后面部分详细说说这个工具 dinov2_retrieval 的使用。
2. 安装和使用
dinov2_retrieval 已经发布到 PyPI，因此可以使用pip来直接安装：
代码语言：javascript复制pip install dinov2_retrieval安装后在命令行执行dinov2_retrieval -h 来检查安装是否成功：
dinov2_retrieval -h
usage: dinov2_retrieval [-h] [-s {small,base,large,largest}] [-p MODEL_PATH] [-o OUTPUT_ROOT] -q QUERY -d DATABASE [-n NUM] [--size SIZE]
[-m {0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,90,95,100}] [--disable-cache] [-v]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-s {small,base,large,largest}, --model-size {small,base,large,largest}
DinoV2 model type
-p MODEL_PATH, --model-path MODEL_PATH
path to dinov2 model, useful when github is unavailable
-o OUTPUT_ROOT, --output-root OUTPUT_ROOT
root folder to save output results
-q QUERY, --query QUERY
path to a query image file or image folder
-d DATABASE, --database DATABASE
path to the database image file or image folder
-n NUM, --num NUM How many images to show in retrieval results
--size SIZE image output size
-m {0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,90,95,100}, --margin {0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,90,95,100}
margin size (in pixel) between concatenated images
--disable-cache don't cache database features, will extract features each time, quite time-consuming for large database
-v, --verbose show detailed logs如果有上面的输出说明就安装成功了，否则就有问题，解决不了的情况下可以在这里提交issue。
运行时一般来说只需要设置一下--query 和--database 参数，分别代表测试图像和数据集的地址。两者都可以是单张图片或者目录：
dinov2_retrieval -q /path/to/query/image -d /path/to/database/images检索得到的结果会保存在output目录下。
另外的选项含义如下：
- -s/–model-size: 模型大小，可以设置small，base，large或者largest
- -p/–model_path: 模型缓存路径，一般是
$HOME/.cache/torch/hub/facebookresearch_dinov2_main，对于GitHub连接不太稳定的情况使用此选项可以从本地读取模型 - -o/–output-root: 输出结果的保存目录，默认是
output - -n/–num: 显示多少张最相似的图片，默认是1张
- –size: 图像缩放到多大来显示，默认是224
- -m/–margin: 不同图像拼接时的间距，默认10像素
- –disable-cache: 禁用database特征的cache，开启后每次运行都会对database所有图像提取一遍特征，耗时大大增加
- -v/–verbose: 开启debug log，会显示更多有用信息，比如图像的相似度等
3. 思考
写完这个工具后，有一点体会，检索这个任务要做出有意思的东西，还是要有足够丰富有趣的数据库。这也是一个通用的问题，现在的AI有强大的能力，但对于普通开发者来说，AI的能力用到哪里，怎么产生出有意思有意义的实际应用场景，是个值得思考的问题。
