Django

Question

我有这个型号：

class Image(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    image = models.ImageField(upload_to='img/')
    signature = models.TextField(null = True)

签名是以json编码的numpy一维向量。为了进行查询，我必须将每个对象签名解码为 nparray，并在每个对象的签名和给定向量之间生成点积，然后在每个原始数据旁边注释为浮点（名为 "score"）字段。最后我必须从最大到最小订购。

我在 view.py

中试过了

def image_sorted(request):
    query_signature = extract_feat(settings.MEDIA_ROOT + "/cache" + "/003_ant_image_0003.jpg") # a NParray object

    image_list = Image.objects.annotate(score=np.dot(
        JSONVectConverter.json_to_vect(F('signature')), query_signature.T
    ).astype(float)).order_by('score') #JSONVectConverter is a class of mine
    return render(request, 'images/sorted.html', {'image_sorted': image_list})

当然不行。我认为 "F()" 运算符超出范围...

如果您想知道，我正在为我的大学论文编写图像检索网络应用程序。

谢谢。

编辑：我发现 this 是完全相同的问题（他使用 postgres 而不是 MySQL）

EDIT2：我现在只记得我采用的最后一个解决方案是什么！首先，我从数据库中取出每个向量并将其保存在 RAM 中，然后我进行一些简单的计算以找到 K 最近邻。然后，我使用索引（主键）从数据库中检索相应的图像。所以我将此任务与 Django ORM 分离。这是代码（来自 Rest API）

def query_over_db(query_signature, page):

    query_signature = np.array(query_signature)

    t0 = time.time()

    descriptor_matrix = cache.get('descriptor_matrix')
    id_vector = cache.get('id_vector')

    if not descriptor_matrix:
        id_vector = []
        descriptor_matrix = []
        images_dict = Image.objects.all().values('id', 'signature')
        for image in images_dict:
            s = image['signature']
            descriptor = np.array(s)
            descriptor_matrix.append(descriptor)
            id_vector.append(image['id'])

        cache.set('id_vector', id_vector)
        cache.set('descriptor_matrix', descriptor_matrix)

    t1 = time.time()
    print("time to pull out the descriptors : " + str(t1 - t0))
    t1 = time.time()
    #result = np.abs(np.dot(descriptor_matrix, query_signature.T))

    #result = np.sum((descriptor_matrix - query_signature)**2, axis=1)

    result = ne.evaluate('sum((descriptor_matrix - query_signature)**2, axis=1)')

    t2 = time.time()
    print("time to calculate similarity: " + str(t2 - t1))

    perm = np.argsort(result)[(page - 1) * 30:page * 30]
    print(perm.shape)
    print(len(id_vector))

    perm_id = np.array(id_vector)[perm]
    print(len(perm_id))

    print("printing sort")
    print(np.sort(result)[0])

    t4 = time.time()

    print("time to order the result: " + str(t4 - t2))

    qs = Image.objects.defer('signature').filter(id__in=perm_id.tolist())

    qs_new = []
    for i in range(len(perm_id)):
        qs_new.append(qs.get(id=perm_id[i]))

    t3 = time.time()
    print("time to get the results from the DB : " + str(t3 - t2))
    print("total time : " + str(t3 - t0))
    print(result[perm])
    return qs_new

Answer 1

我没有尝试过这么复杂的东西，但是我在这里解决了一个类似的问题：

我没试过这个，但你可以试一试：

    from django.db.models import Case, When, FloatField
    query_signature = extract_feat(settings.MEDIA_ROOT + "/cache" + "/003_ant_image_0003.jpg") # a NParray object

    value_dict = {}
    for image in Image.objects.all():
        value_dict[image.signature] = np.dot(
            JSONVectConverter.json_to_vect(image.signature),
                query_signature.T
            ).astype(float) 
    whens = [
        When(signature=k, then=v) for k, v in value_dict.items()
    ]
    qs = Image.objects.all().annotate(
        score=Case(
            *whens,
            default=0,
            output_field=FloatField()
        )
    ).order_by('score')

希望对您有所帮助

Answer 2

这就是最终的工作代码：

def image_sorted(request):
    query_signature = extract_feat(settings.MEDIA_ROOT + "/cache" + "/001_accordion_image_0001.jpg")  # a NParray object
    #query_signature = extract_feat(settings.MEDIA_ROOT + "/cache" + "/003_ant_image_0003.jpg")  # a NParray object


    value_dict = {}
    for image in Image.objects.all():
        S = image.signature
        value_dict[image.signature] = np.dot(
            JSONVectConverter.json_to_vect(S),
            query_signature.T
        ).astype(float)
    whens = [
        When(signature=k, then=v) for k, v in value_dict.items()
    ]
    qs = Image.objects.all().annotate(
        score=Case(
            *whens,
            default=0,
            output_field=FloatField()
        )
    ).order_by('-score')

    for image in qs:
        print(image.score)

    return render(request, 'images/sorted.html', {'image_sorted': qs})

感谢奥马尔帮助我！当然如果有更好的解决方案我还在。

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