卷积神经网络 (CNN) 是现代图像搜索系统的核心组成部分，因为它们擅长从图像中提取有意义的视觉特征。 CNN 通过卷积滤波器层处理图像，这些滤波器可以检测边缘、纹理和形状等模式。 这些模式在更深层中以分层方式组合，以识别复杂的对象或场景。 在图像搜索中，目标是通过比较这些学习到的特征来查找视觉上相似的图像。 CNN 将输入图像转换为紧凑的数字表示（特征向量），从而捕获其视觉本质。 当用户提交查询图像时，系统会计算其特征向量，并将其与预先索引的数据库中的向量进行比较，以检索最接近的匹配项。
为了实现这一点，开发人员通常使用预训练的 CNN 模型，如 ResNet 或 VGG16，这些模型已经在 ImageNet 等大型数据集上进行了训练。 这些模型可以通过删除其最终分类层并将较早层的输出用作特征向量来适应图像搜索。 例如，ResNet-50 从其全局平均池化层（在最终 softmax 之前）的输出提供了一个 2,048 维的向量，该向量总结了图像的内容。 这些向量使用有效的相似性搜索算法（如 FAISS 或 Elasticsearch 等工具中的近似最近邻 (ANN)）进行索引。 这避免了直接比较每个像素，这在计算上是不切实际的。 相反，系统会测量特征向量之间的距离（例如，余弦相似度）以快速对结果进行排名。
在实践中，图像搜索系统将 CNN 与其他优化相结合。 例如，电子商务平台使用 CNN 来查找具有相似视觉属性的产品，例如服装图案或家具款式。 开发人员可能会在特定领域的数据（例如，鞋子或艺术品）上微调预训练的 CNN，以提高特征相关性。 诸如变化的照明或角度之类的挑战可以通过训练期间的数据增强或通过合并基于区域的 CNN 等技术来合并空间信息来解决。 虽然 CNN 提供强大的特征提取，但扩展到数百万张图像需要有效的索引和分布式系统。 TensorFlow 或 PyTorch 等开源框架简化了基于 CNN 的管道的实现，而 AWS Rekognition 等托管服务为需要快速部署的开发人员提供了预构建的 API。
