VGGNet特征提取
利用VGGnet的预训练模型来实现图像的检索，先用预训练模型来抽取图片的特征，然后把待检索的图像和数据库中的所有图像进行匹配，找出相似度最高的
在jupyter notebook上实现
文件路径设置：
root|____ code
|____ images|____ img_class_1
|____ img_class_2
|____ img_class_3
|.... .....
|____ img_class_n
|____models
|____queryimg
- root: 根目录
- images: 存放各类别的图片文件夹
- img_class_i: 存放相应类别的图片
- database: 用于存放数据
- queryimg: 存放待检索图片
Step 1. 构造特征提取器
这里用了Keras的应用模块(Keras.applications)提供的带有预训练权值的模型
初始化一个模型的时候，会自动下载权重到~/.keras/models/目录下