图像嵌入是图像的数值表示，它以紧凑、结构化的形式捕捉其视觉特征。 这些向量通常使用卷积神经网络 (CNN) 等深度学习模型生成，使机器能够通过将图像转换为适合计算任务的数据来理解和处理图像。 常见的用途包括相似性搜索、分类和聚类。 例如，电子商务平台可以使用嵌入来查找视觉上相似的产品，而照片应用程序可以按内容对图像进行分组，而无需手动标记。 通过将图像简化为基本特征，嵌入将复杂的视觉数据简化为算法可以有效分析的格式。
一个关键应用是在推荐系统和搜索引擎中。 当用户上传图像时，嵌入允许系统将其与预先计算的向量数据库进行比较，以查找匹配项或相关内容。 例如，反向图像搜索工具可能会使用嵌入来识别查询图像中的对象或场景，并返回具有相似模式的结果。 开发人员经常利用 ResNet 或 EfficientNet 等预训练模型来生成嵌入，并针对特定任务对其进行微调，例如检测制造中的缺陷产品或从照片中识别植物种类。 嵌入还可以实现高效的存储和检索，因为 512 维向量比高分辨率图像更易于存储和处理。
另一个用例是跨模态检索，其中图像嵌入与文本或其他数据类型配对。 像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型将图像和文本映射到共享的嵌入空间中，从而允许诸如使用文本查询搜索图像或生成标题之类的任务。 嵌入还通过充当下游任务的输入特征来简化机器学习工作流程——例如，在嵌入上训练分类器而不是原始像素可以减少计算开销。 挑战包括选择正确的模型架构和管理高维数据，但 PCA 或 UMAP 等工具可以帮助可视化和降低维度。 对于开发人员来说，TensorFlow、PyTorch 或 Hugging Face Transformers 等库提供了可访问的 API，可以将图像嵌入集成到应用程序中。