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。