注：开源代码地址（附快速入门示例）：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection
此次发布的版本，包含了计算机视觉、卷积神经网络领域的不少前沿技术。如基于 MobileNets、Inception-V2 网络的 SSD 检测算法；基于 Resnet-101 网络的 R-FCN 检测算法；基于 Resnet-101、Inception-ResNet-v2 网络的 Faster RCNN 检测算法。
此举对于普通的码农，或计划步入AI领域的创业者来说，无疑是重大利好消息。
视觉搜索，是深度学习（或人工智能）领域最重要的研究课题之一，在现实生活中也有着非常广泛的应用。从简单的以图搜图、车牌识别，到人脸识别、植物或宠物的识别，人体或车辆的跟踪，无人机、无人汽车的自动驾驶，智能机器人等领域，都离不开计算机视觉搜索技术。
通常，视觉搜索包含了两步任务：首先，待搜索物体的检测与定位；其次，从库（知识图谱、图片库、信息库等）中搜索该物体，或查询相关联的场景。
如观看电视剧《深夜食堂》时，发现老板端出了一款美味精致的料理，想拍照搜索一下相关的食材和菜谱，视觉搜索就派上用场了。首先，系统需要检测照片里面涉及的各种食材，并提取食材的特征信息；其次，系统根据待检测物体的特征，去库里做相应的搜索和匹配，系统再根据匹配到的食材去搜索相应的菜谱。
对于机器来说，这两步都不容易，尤其是第一步，这也是此次谷歌开源基于 TensorFlow 的物体检测代码的意义所在。这点其实蛮有趣的，因为人类恰好相反，第一步的物体检测比第二步的搜索匹配容易多了。
这里，照例先吐槽一下百度的以图搜图功能，这个号称国内最好用的搜索引擎，这是百度相似图片结果：
原图如下：
下图是谷歌的搜索结果：
下面，先从简单一点的第二步说起，聊聊机器怎么实现物体搜索与匹配的。
1、图像特征提取
图像特征的提取，是图像简化标识的过程，也是图像搜索、匹配、识别的关键和前提。
传统的全局特征表示方法，如颜色、形状、纹理等特征，简单直观，但易受光照、裁剪、旋转、噪声等因素的影响，目前基本只作为辅助手段。
一些局部或特殊的特征点，相对来说有更好的稳定性，不易受外界干扰，所以更适合对图像进行搜索、匹配。如：
斑点特征检测，代表性算法有：LOG（高斯拉普拉斯算子检测）、DOH（利用图像点的二阶微分Hessian矩阵及其行列式）；
角点特征检测，代表性算法有：Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、FAST角点检测 等；
SIFT（尺度不变特征转化）特征检测，是具有划时代意义的特征检测算法。由于其具有非常不错的仿射不变性，旋转不变性，对于光线、噪点、视角变化等的容忍度也较高，在图像搜索匹配领域应用非常广泛，后续也出现了很多基于 SIFT 的改良算法。
SURF（加速鲁棒特征）特征检测，是 SIFT 的高效变种，简化了 SIFT 特征提取的算法，运算效率更高，基本可实现实时处理。
ORB 特征检测，主要在 FAST 特征点检测算法与 BRIEF 特征描述方法的基础上，做了一些优化和改进，是 SIFT、SURF（两者都受专利保护）之外一个很好的选择。
KAZE/AKAZE（KAZE的加速版）特征检测，比 SIFT 有着更优异的性能和更稳定的表现，是继 SIFT 之后一个较大的突破，也是目前我在系统中优先采用的图像特征提取算法。
另外，还有基于 BRISK/SBRISK（二进制鲁棒尺度不变关键点）、FREAK（快速视网膜关键点）等算法的特征提取检测，由于这些算法我没有过多的关注，所以暂且略过。
不过，由于 2012 年之后，深度学习首先在语音识别、计算机视觉等领域开始崛起，深度学习算法正逐步蚕食传统特征检测算法的领地。
特别是利用深度学习的卷积神经网络（CNN）训练输出的图像卷积特征，表达能力比前面提到的传统特征更强，而且还具备很不错的迁移能力，只是可解释性弱于传统特征。如何设计卷积网络，以及如何结合传统特征检测的思路，使得深度学习训练得到的视觉特征更稳定，可解释性更强，是当前业界的一大研究课题。
2、图像物体检测
图像中物体检测与定位的过程，与文本中词汇自动补全的功能类似，可以极大的提高用户搜索的体验。
传统的做法，一般是由用户手动裁剪、框定，来指定需要搜索的物体。目前已经有了不少算法来实现物体的自动检测。
除了前面提到过的，谷歌此次开源版本中已经实现的 Faster R-CNN、R-FCN、SSD 检测算法之外，还有不少其他检测算法，如除 SSD 外，另一款端到端的检测算法：YOLO（You Only Look Once），精度可能略逊于 Faster R-CNN（非绝对，不同的数据、网络设计会导致差异），但检测速度较快。后续的 YOLO 9000（YOLO 升级版），论文提到能够检测识别超过 9000 类的物体，而且检测更加快速、准确。
这个领域的初学者，目前可以考虑基于谷歌新开源的《TensorFlow Object Detection API》先做一番尝试和实践，后续有机会再一起交流分享。
3、其他相关技术
大规模的项目实践中，除了物体检测与特征检测算法外，还需要结合不少其他的技术，才能让视觉搜索有更流畅的体验。
通过特征提取算法，我们可以获取到图像离散的特征表示，或转化为视觉词汇。项目实践时会基于局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）等技术，进一步压缩数据存储空间。
类似 Lucene 的文本搜索技术，我们会对视觉词汇及其相关信息建立倒排索引、B树索引等，实现高效的信息检索。同时，类似 Word2vec 这种文字模型，视觉词汇之间也可以构造类似的相关性矩阵，将查询映射到附近的相似特征，以实现更好的相似图片搜索。
4、应用前景
视觉搜索的应用前景显然是非常广阔。
譬如，和电子商务结合，搜索同款或相似款的衣物、包包；和社交网络结合，实现更好的图像理解与互动；和自媒体结合，更方便的寻找图像、视频的素材；和知识产权结合，可以更准确的追溯图像来源与版权信息；和医疗健康结合，可以更准确的做病理研究；和工业生成结合，实现更可靠的瑕疵物件筛选；和网络安全结合，实现更好的对图像、视频内容的自动过滤审核；和安保监控结合，可以实现更准确的跟踪定位；和智能机器人相结合，可以实现更好的机器人物体识别和场景定位...
题外话
前些日子，苹果 CEO 库克在 MIT 的毕业典礼演讲上曾说：我并不担心人工智能可以让机器像人一样思考，我更担心人会像机器一样思考。
个人觉得，这句话说的非常精彩和及时。在即将到来的智能时代，技术首要的应该是更多的注入人性中的正直和善良，否则技术带来的也许是灾难，而不是福音。
码字不易，文笔有限，文中若有不当之处，欢迎交流指正。
