注：開源代碼地址（附快速入門示例）：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection
此次發布的版本，包含了計算機視覺、卷積神經網絡領域的不少前沿技術。如基于 MobileNets、Inception-V2 網絡的 SSD 檢測算法；基于 Resnet-101 網絡的 R-FCN 檢測算法；基于 Resnet-101、Inception-ResNet-v2 網絡的 Faster RCNN 檢測算法。
此舉對于普通的碼農，或計劃步入AI領域的創業者來說，無疑是重大利好消息。
視覺搜索，是深度學習（或人工智能）領域最重要的研究課題之一，在現實生活中也有著非常廣泛的應用。從簡單的以圖搜圖、車牌識別，到人臉識別、植物或寵物的識別，人體或車輛的跟蹤，無人機、無人汽車的自動駕駛，智能機器人等領域，都離不開計算機視覺搜索技術。
通常，視覺搜索包含了兩步任務：首先，待搜索物體的檢測與定位；其次，從庫（知識圖譜、圖片庫、信息庫等）中搜索該物體，或查詢相關聯的場景。
如觀看電視劇《深夜食堂》時，發現老板端出了一款美味精致的料理，想拍照搜索一下相關的食材和菜譜，視覺搜索就派上用場了。首先，系統需要檢測照片里面涉及的各種食材，并提取食材的特征信息；其次，系統根據待檢測物體的特征，去庫里做相應的搜索和匹配，系統再根據匹配到的食材去搜索相應的菜譜。
對于機器來說，這兩步都不容易，尤其是第一步，這也是此次谷歌開源基于 TensorFlow 的物體檢測代碼的意義所在。這點其實蠻有趣的，因為人類恰好相反，第一步的物體檢測比第二步的搜索匹配容易多了。
這里，照例先吐槽一下百度的以圖搜圖功能，這個號稱國內最好用的搜索引擎，這是百度相似圖片結果：
原圖如下：
下圖是谷歌的搜索結果：
下面，先從簡單一點的第二步說起，聊聊機器怎么實現物體搜索與匹配的。
1、圖像特征提取
圖像特征的提取，是圖像簡化標識的過程，也是圖像搜索、匹配、識別的關鍵和前提。
傳統的全局特征表示方法，如顏色、形狀、紋理等特征，簡單直觀，但易受光照、裁剪、旋轉、噪聲等因素的影響，目前基本只作為輔助手段。
一些局部或特殊的特征點，相對來說有更好的穩定性，不易受外界干擾，所以更適合對圖像進行搜索、匹配。如：
斑點特征檢測，代表性算法有：LOG（高斯拉普拉斯算子檢測）、DOH（利用圖像點的二階微分Hessian矩陣及其行列式）；
角點特征檢測，代表性算法有：Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測、FAST角點檢測 等；
SIFT（尺度不變特征轉化）特征檢測，是具有劃時代意義的特征檢測算法。由于其具有非常不錯的仿射不變性，旋轉不變性，對于光線、噪點、視角變化等的容忍度也較高，在圖像搜索匹配領域應用非常廣泛，后續也出現了很多基于 SIFT 的改良算法。
SURF（加速魯棒特征）特征檢測，是 SIFT 的高效變種，簡化了 SIFT 特征提取的算法，運算效率更高，基本可實現實時處理。
ORB 特征檢測，主要在 FAST 特征點檢測算法與 BRIEF 特征描述方法的基礎上，做了一些優化和改進，是 SIFT、SURF（兩者都受專利保護）之外一個很好的選擇。
KAZE/AKAZE（KAZE的加速版）特征檢測，比 SIFT 有著更優異的性能和更穩定的表現，是繼 SIFT 之后一個較大的突破，也是目前我在系統中優先采用的圖像特征提取算法。
另外，還有基于 BRISK/SBRISK（二進制魯棒尺度不變關鍵點）、FREAK（快速視網膜關鍵點）等算法的特征提取檢測，由于這些算法我沒有過多的關注，所以暫且略過。
不過，由于 2012 年之后，深度學習首先在語音識別、計算機視覺等領域開始崛起，深度學習算法正逐步蠶食傳統特征檢測算法的領地。
特別是利用深度學習的卷積神經網絡（CNN）訓練輸出的圖像卷積特征，表達能力比前面提到的傳統特征更強，而且還具備很不錯的遷移能力，只是可解釋性弱于傳統特征。如何設計卷積網絡，以及如何結合傳統特征檢測的思路，使得深度學習訓練得到的視覺特征更穩定，可解釋性更強，是當前業界的一大研究課題。
2、圖像物體檢測
圖像中物體檢測與定位的過程，與文本中詞匯自動補全的功能類似，可以極大的提高用戶搜索的體驗。
傳統的做法，一般是由用戶手動裁剪、框定，來指定需要搜索的物體。目前已經有了不少算法來實現物體的自動檢測。
除了前面提到過的，谷歌此次開源版本中已經實現的 Faster R-CNN、R-FCN、SSD 檢測算法之外，還有不少其他檢測算法，如除 SSD 外，另一款端到端的檢測算法：YOLO（You Only Look Once），精度可能略遜于 Faster R-CNN（非絕對，不同的數據、網絡設計會導致差異），但檢測速度較快。后續的 YOLO 9000（YOLO 升級版），論文提到能夠檢測識別超過 9000 類的物體，而且檢測更加快速、準確。
這個領域的初學者，目前可以考慮基于谷歌新開源的《TensorFlow Object Detection API》先做一番嘗試和實踐，后續有機會再一起交流分享。
3、其他相關技術
大規模的項目實踐中，除了物體檢測與特征檢測算法外，還需要結合不少其他的技術，才能讓視覺搜索有更流暢的體驗。
通過特征提取算法，我們可以獲取到圖像離散的特征表示，或轉化為視覺詞匯。項目實踐時會基于局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）等技術，進一步壓縮數據存儲空間。
類似 Lucene 的文本搜索技術，我們會對視覺詞匯及其相關信息建立倒排索引、B樹索引等，實現高效的信息檢索。同時，類似 Word2vec 這種文字模型，視覺詞匯之間也可以構造類似的相關性矩陣，將查詢映射到附近的相似特征，以實現更好的相似圖片搜索。
4、應用前景
視覺搜索的應用前景顯然是非常廣闊。
譬如，和電子商務結合，搜索同款或相似款的衣物、包包；和社交網絡結合，實現更好的圖像理解與互動；和自媒體結合，更方便的尋找圖像、視頻的素材；和知識產權結合，可以更準確的追溯圖像來源與版權信息；和醫療健康結合，可以更準確的做病理研究；和工業生成結合，實現更可靠的瑕疵物件篩選；和網絡安全結合，實現更好的對圖像、視頻內容的自動過濾審核；和安保監控結合，可以實現更準確的跟蹤定位；和智能機器人相結合，可以實現更好的機器人物體識別和場景定位...
題外話
前些日子，蘋果 CEO 庫克在 MIT 的畢業典禮演講上曾說：我并不擔心人工智能可以讓機器像人一樣思考，我更擔心人會像機器一樣思考。
個人覺得，這句話說的非常精彩和及時。在即將到來的智能時代，技術首要的應該是更多的注入人性中的正直和善良，否則技術帶來的也許是災難，而不是福音。
碼字不易，文筆有限，文中若有不當之處，歡迎交流指正。
