基于Milvus的以图搜图技术的分析及应用

传统的以图搜图技术主要是基于识别关键词或内容,例如通过图像的颜色、纹理、形状等特征提取出图像的关键信息进行索引匹配,无法应对大规模数据和复杂查询,查询结果准确率有限。本文先应用Milvus的以图搜图技术,通过对图像进行编码、索引和相似度搜索,实现了对图像相似度的精确度量和计算,可在海量数据集上快速找到相似的图像。然后利用深度学习模型的方法在大规模图像数据集上进行端到端的训练,并使用Milvus作为图像特征向量的高速检索引擎,使用ResNet50作为特征提取器,并使用三元组损失函数对其进行训练。实验结果表明,使用Milvus的方法在数据集上取得了良好的性能,在速度和准确度上都超过了传统的基于SIFT的以图搜图技术。