搭建自己的以图搜图系统（二）：深入优化搭建生产级别的图搜系统

2022-08-17 17:05:32 708 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

构建高性能以图搜图引擎：原理、实现与优化计算机视觉中的图像特征提取是通过卷积神经网络(CNN)将图像转换为特征向量的过程，这是以图搜图技术的核心原理。通过ResNet等预训练模型，图像被编码为2048维向量，再通过余弦相似度等度量方法实现精准匹配。面对海量数据时，近似最近邻搜索(ANN)算法如HNSW能高效处理向量检索。这项技术在电商推荐、社交媒体搜索等场景有广泛应用，结合Milvus等向量数据库可构建高性能搜索系统。特征向量匹配和CNN特征提取是优化搜索质量的关键，而微调和度量学习能进一步提升领域特定场景的效果。阅读详情

本文是“搭建自己的以图搜图系统”系列的第二篇，在第一篇内容中我们了解了如何利用“机器学习框架 Towhee ¹”和“向量数据库 Milvus ²”快速搭建一个以图搜图的服务原型。
https://zilliz.blog.csdn.net/article/details/126384428?utm_relevant_index=1

...全文