1 Frage zu Embeddings

Um aus einem Bild eine abstrakte, numerische Repräsentation (sogenannte Embeddings) zu erzeugen, werden in der Regel neuronale Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), verwendet. Der Prozess läuft typischerweise folgendermaßen ab: 1. **Vortrainiertes Modell nutzen:** Man verwendet ein bereits auf großen Bilddatensätzen (wie ImageNet) trainiertes CNN, z.B. ResNet, VGG oder EfficientNet. 2. **Bild vorverarbeiten:** Das Bild wird auf die vom Modell erwartete Größe und Farbnormierung gebracht. 3. **Feature-Extraktion:** Das Bild wird durch das Netzwerk geleitet, wobei man die Ausgaben einer der letzten Schichten (meist vor der Klassifikationsschicht) als Embedding verwendet. Diese Schicht gibt einen Vektor mit numerischen Werten aus, der die wichtigsten Merkmale des Bildes in komprimierter Form enthält. 4. **Ergebnis:** Der resultierende Vektor ist das Embedding des Bildes. Er kann z.B. für Ähnlichkeitsvergleiche, Clustering oder als Input für weitere Machine-Learning-Modelle genutzt werden. **Beispiel mit Python und PyTorch:** ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image # Vortrainiertes Modell laden model = models.resnet50(pretrained=True) model.eval() # Letzte Schicht entfernen (nur Feature-Extraktion) embedding_model = torch.nn.Sequential(*list(model.children())[:-1]) # Bild vorverarbeiten preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) img = Image.open("dein_bild.jpg") img_t = preprocess(img).unsqueeze(0) # Embedding berechnen with torch.no_grad(): embedding = embedding_model(img_t) embedding = embedding.flatten().numpy() ``` Das resultierende `embedding` ist ein numerischer Vektor, der das Bild abstrakt repräsentiert. **Weitere Informationen:** - [PyTorch](https://pytorch.org/) - [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) - [OpenAI CLIP](https://openai.com/research/clip) (Text- und Bild-Embeddings) Diese Methode ist Standard in der modernen Bildverarbeitung und ermöglicht viele weiterführende Anwendungen.