图像搜索流水线是一个旨在根据查询输入（可以是图像或文本）查找视觉上相似或相关的图像的系统。 它通常涉及多个阶段，包括预处理、特征提取、索引和相似性匹配。 目标是将原始图像数据转换为可搜索的格式并高效地检索结果。 例如，当用户上传一件红色连衣裙的照片时，流水线会处理图像，识别其关键特征（如颜色、纹理或形状），并从数据库中返回类似的产品。 此过程依赖于将计算机视觉技术与数据库管理相结合来处理大规模图像数据集。
流水线从预处理开始，以标准化输入图像。 这可能包括调整大小、标准化或降噪，以确保一致性。 接下来，特征提取使用 CNN（卷积神经网络）等模型将图像转换为数值表示（嵌入）。 例如，预训练的 ResNet 模型可能会生成一个 512 维向量，捕获图像的视觉属性。 然后，这些向量被索引到针对快速相似性搜索优化的数据库中，例如 FAISS 或 Elasticsearch 等向量数据库。 当提交查询图像时，其嵌入将使用余弦相似度或欧几里得距离等指标与存储的向量进行比较。 近似最近邻 (ANN) 算法通常用于平衡速度和准确性，尤其是在大型数据集的情况下。
实际实现需要权衡。 例如，在轻量级模型（如用于移动应用程序的 MobileNet）和更大型号（如用于更高准确性的 Vision Transformers）之间进行选择会影响延迟和资源使用。 索引策略（例如分层可导航小世界 (HNSW) 图）决定了结果的检索速度。 开发人员还可以合并元数据（例如，标签或地理位置）以优化结果。 现实世界的一个例子是 Google Images，它结合了视觉特征和上下文数据来提高相关性。 挑战包括处理不同的图像格式、扩展到数百万张图像以及最大限度地减少误报。 用于预处理的 OpenCV、用于模型训练的 PyTorch 和用于向量存储的 Milvus 等开源工具为定制满足特定用例的自定义流水线提供了构建块。
