视觉搜索的嵌入式方法
谁说搜索只是文本信息互相比较呢？如今，随着视觉搜索的兴起，我们可以直接在图片库里找到我们需要的东西。在这篇文章中，我们将介绍视觉搜索的嵌入式方法。
视觉搜索是一种在图像库中搜索相似图像的技术。传统的方法是采用手动标记图像的方式，但这种方法效率低下且容易出错。因此，嵌入式方法就应运而生。
嵌入式方法是一种将每个图像映射到向量空间的方法。这意味着我们可以将相似的图像映射到空间中较接近的向量中。这个向量就像一个图像的唯一指纹，它可以在图像库中对图像进行相似度比较。
如何实现嵌入式方法？这里介绍两种流行的方法：神经网络嵌入和局部敏感哈希（LSH）。
神经网络嵌入使用卷积神经网络把图像映射到向量空间，因为卷积神经网络可以自动提取出图像的特征。一旦图像经过卷积网络，我们就可以在尺寸较小的向量空间中得到定量的图像“指纹”。
与此相反，局部敏感哈希（LSH）是一种将图像哈希成二进制码的方法。这种方法采用随机映射将向量映射到二进制空间中，使得相似的图像会被映射到相同的哈希码上。
无论是神经网络嵌入还是局部敏感哈希，都是视觉搜索中嵌入式方法的代表。这些方法的好处在于它们可以极大地减少标注图像和搜索时间，从而提高搜索效率。
最后，虽然嵌入式方法在视觉搜索中有广泛应用，但这并不意味着它适用于所有的情况。我们需要根据实际应用场景去选择最适合的方法。
总之，透过嵌入式方法，我们可以以全新的视角去发掘图片库的奥秘，快速找到我们所需要的图像。
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