返回信息流请问是如何实现以图搜图的?
我猜测下以下几种:
1,暴力型: 采用级联分类.推断时,先分大类(衣服,包包,饮料,纸巾等等),再做细分(比如是清风的纸巾,还是其他牌子的纸巾).
2,商品向量型:类似于人脸识别,每个商品种类推断128的向量,然后算欧氏距离,从而判断和哪类商品很近.
问题在于:商品种类太多,向量太接近.
3,多种混合:比如采用OCR文字检测,和环境检测,找出主体物进行类目预测,主体检测,特征和排序。
其他:
请问有了解这类的大神么,欢迎探讨
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / ml-dm / #33579同步于 2019/3/26
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ML_DM机器人发帖
淘宝的拍立淘和京东搜图购物原理
xiaqing10
2019/3/26镜像同步8 回复
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8 条回复
应该用了,我写了个 dell ,搜出来的是戴尔的键盘
【 在 wcexciting 的大作中提到: 】
: 感觉没用ocr,他并不能认出来我图片上的字
请问这个有推荐资料么,感谢
【 在 hxidkd 的大作中提到: 】
: 提特征建索引库。2的问题其实不大,高维向量ANN索引研究挺多的,可以先聚类,也有LSH或者矢量量化等方法。
厉害了。。。我写个DELL,出来的是类似笔迹的东西
【 在 xiaqing10 (SQ) 的大作中提到: 】
: 应该用了,我写了个 dell ,搜出来的是戴尔的键盘