图像检索面临着几个开放性挑战，开发人员和研究人员正在积极努力解决这些问题。这些问题源于视觉数据的复杂性、不同的用户需求以及当前算法的局限性。 以下是该领域三个关键的未解决问题。
1. 语义理解和语境差距 一个主要的挑战是弥合低级视觉特征（例如颜色、边缘）和高级语义概念（例如对象、情感）之间的差距。 虽然像 CNN 这样的深度学习模型可以提取有意义的特征，但它们通常难以捕捉对象之间的上下文或关系。 例如，查询“一只在公园里玩耍的狗”可能会检索到有狗和草的图像，但会错过上下文“玩耍”动作。 同样，像“怀旧”或“危险”这样的抽象概念很难编码成视觉特征。 当前的方法依赖于标记数据集，但这些数据集受到人类偏见的限制，并且可能无法推广到看不见的场景。 像视觉语言模型（例如 CLIP）这样的技术可以改善语义对齐，但在细微的或具有文化特异性的查询中仍然会失败。
2. 大规模数据集的可扩展性 随着数据集增长到数十亿张图像，高效地索引和检索结果在计算上变得非常昂贵。 像 FAISS 或 HNSW 这样的近似最近邻 (ANN) 算法牺牲了准确性来换取速度，但它们在高维嵌入方面遇到了困难。 例如，一个零售平台搜索数百万张产品图片可能会面临延迟问题或返回次优匹配项。 分布式系统和压缩技术有所帮助，但它们在内存使用和检索质量方面引入了权衡。 像增强现实或自动驾驶汽车这样的实时应用需要毫秒级的响应，这进一步复杂了速度和精度之间的平衡。
3. 跨模态和跨域鲁棒性 从非视觉查询（例如文本、音频或草图）中检索图像仍然容易出错。 虽然文本到图像模型有所改进，但像“一把现代椅子”这样的模棱两可的短语可能会由于对“现代”的不同解释而产生不相关的结果。 跨域检索——例如将医学扫描与诊断文本匹配或将训练用于自然图像的模型适应于卫星图像——需要特定于领域的微调，这需要大量的资源。 此外，检索系统在测试具有不同光照条件、艺术风格或文化背景的数据时，通常会失败。 例如，在白天照片上训练的模型可能在夜间图像上的表现不佳，即使语义内容相同。
这些挑战突出了对更好的特征表示、高效的算法和适应性强的模型的需求。 在自监督学习、混合索引结构和多模态对齐等领域的进展可能有助于解决这些差距，但实际的解决方案仍然是一个活跃的研究领域。