相似图搜索的模型都有哪些?
相似图像搜索的模型主要涉及深度学习和计算机视觉领域,其中常用的有以下几种:
CNN(卷积神经网络): CNN是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应周围单元覆盖的范围内的部分空间。
Autoencoder(自编码器): 自编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是通过机器学习技术进行训练确定的。
Siamese Networks(孪生神经网络): 孪生网络是一种特殊类型的神经网络结构,主要用于解决图像等数据的匹配问题。
Triplet Loss(三元损失): 该方法基于一个假设,即从同一类别选取的两个样本比从不同类别选取的样本更相似。
ResNet(深度残差网络): ResNet专为解决深度神经网络难以训练的问题而设计。
这些模型通常会与其他技术如最近邻搜索 (k-NN),哈希等结合使用,以增强效果。