图像处理在当前的计算机视觉技术中扮演着重要的角色，从电影特效到自动驾驶汽车，都需要对图像进行分析和处理。图像相似性是其中的一个基本问题，即如何量化两张图片之间的相似度。在现代计算机视觉中，我们可以通过构建嵌入来解决这一问题。
嵌入是一种将高维空间中的数据点转化为低维空间中的向量的技术。例如，一个三维空间中的点可以被嵌入到一个二维平面中，而不会损失太多的信息。图像嵌入的目的是将一张图片转化为一个向量，以便计算机可以更容易地比较和处理它们。
现代计算机视觉中的图像嵌入技术利用了深度神经网络的强大表达能力。具体而言，我们可以使用卷积神经网络（CNN）将一张图片转化为一个向量。CNN 是一种专注于视觉任务的深度神经网络模型，它可以从原始图像中提取有用的特征，以便我们可以将其转化为一个向量。
在这里，我们可以使用预训练的 CNN 模型，例如 VGG 或 ResNet，来提取图像特征。我们可以将图片送入 CNN 模型中，并将模型的最后一层过滤器生成的输出向量作为图像嵌入。这样，我们可以将两张图片之间的相似度转化为它们向量之间的距离。
图像嵌入有许多重要的应用，例如图像检索和相似性排序。在图像检索中，我们可以将一张图片嵌入后，将其与数据库中的所有嵌入进行比较，并找到最相似的嵌入。在相似性排序中，我们可以根据嵌入将图像按相似性排序。
总之，图像嵌入是现代计算机视觉中的一个重要问题，它是量化图像相似性的有效方法。通过使用深度神经网络技术，我们可以构建高效的图像嵌入算法，使计算机更好地处理和分析图像。
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