图像相似性可视化使用的技术可以将高维图像数据映射到低维空间，或者创建比较表示。常见的方法包括降维、热图和相似性图。这些方法帮助开发人员分析图像之间的模式、集群或距离，以了解它们之间的关系。例如，神经网络的嵌入通常被处理以创建 2D/3D 图，其中接近度表示相似性。
一种主要方法是使用诸如 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-分布随机邻域嵌入) 或 UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection，均匀流形逼近和投影) 等算法来降低图像特征向量的维度。例如，如果您从在像 ImageNet 这样的数据集上训练的卷积神经网络 (CNN) 中提取特征向量，t-SNE 可以将这些向量投影到 2D 散点图中。在这个图中距离较近的点（图像）共享视觉或语义特征。一个实际的例子是可视化 MNIST 数字：相似的数字（例如，3 和 8）可能会聚集在一起，而不同的数字（例如，1 和 0）则会相距更远。像 Matplotlib 或 Plotly 这样的工具通常用于渲染这些图。
另一种方法涉及热图或激活图，以突出显示图像对之间相似的区域。例如，为面部验证训练的 Siamese 网络可能会输出一个相似度分数，该分数可以可视化为两幅图像之间的渐变。诸如 OpenCV 或 Seaborn 等库可以生成覆盖图像对的热图，显示特征（例如，边缘、纹理）对齐的位置。或者，距离矩阵显示数据集中的成对相似性。产品图像集的距离矩阵可以使用特征向量之间的欧几里德距离，较深的单元格表示较高的相似度。这有助于识别电子商务应用中几乎相同的商品组。
开发人员经常将这些技术与交互式工具结合使用，以进行更深入的分析。TensorFlow 的 Embedding Projector 或 PyTorch 的可视化实用程序让用户探索 3D 空间中的图像集群，应用过滤器或调整诸如困惑度 (perplexity)（对于 t-SNE）之类的参数。对于大型数据集，近似方法（如 PCA（主成分分析））比 t-SNE 更快，但精度较低。在选择方法时，请考虑权衡：t-SNE 更好地保留局部结构，而 UMAP 的扩展效率更高。热图和矩阵更易于实现，但最适合小型数据集。最终，选择取决于用例、数据集大小和所需的解释性。
