向量在数学中是一个可以表示多个维度或特性的对象。在我们日常生活中，也可以用来描述一个物体的多个属性。
作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。2020 年，微信识物拓展了更多识别场景，上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态，它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫，左滑切换到“识物”功能，对准想要了解的物品正面，可以获取对应的物品信息，包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久，也
当你看到一株未曾见过的植物，你可以打开百度APP，拍照搜索，找到相关信息；当你看到朋友穿了一件你特别喜欢的衣服，你也想买一件，你可以通过淘宝APP的拍立淘功能，找到商品；当你到达一个陌生的地方，你可以通过微信APP对着当地的街区或者建筑物拍一张照片，来定位你的详细位置。这背后都是强大的以图搜图技术。
Milvus 以图搜图 1.0 版本自发布以来便受到广大用户的欢迎。近日，Zilliz 推出了 Milvus 以图搜图系统 2.0 版。本文将介绍 Milvus 以图搜图系统 2.0 版的主要更新内容。
How-Old.net 我想我不用介绍了，最近可谓是火了半边天了。 FACE++ 是北京旷视科技有限公司旗下的新型视觉服务平台，Face++平台通过提供云端API、离线SDK、以及面向用户的自主研发产品形式，将人脸识别技术广泛应用到互联网及移动应用场景中，人脸识别云计算平台市场前景广阔。 --摘自百度百科 我不太清楚微软的人脸识别的接口，但是对于国内的FACE++我还是稍微了解一点的。 根据百度百科的显示： 2013年10月16日，Face++ v3.0 版本上线，在这一版本中将人脸识别 API 免
美股上市公司 Shutterstock 作为全球第一大微利图库公司，是全球最大的以会员订阅模式下载图片的图库公司，目前公司市值16.49亿美元！
今天更新一篇文章，往期《人工智能设计师系列》，可查阅： 人工智能设计师之智能排版的另一种实现方式 电影封面海报个性化推荐+人工智能设计师 聊聊人工智能建筑师 人工智能设计师之智能排版v0.0.3 人工智能设计师v0.0.2 人工智能「 服装设计师 」中 人工智能「 服装设计师 」上 DIY一个人工智能设计师v1.0之风格迁移能力 DIY一个人工智能设计师_v0.0.1 利用“以图搜图”我们可以赋予人工智能设计师“模仿”的能力。本文基于 DIY一个以图搜图引擎1 的思路，把数据集换成了unsplash爬下
随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术正在各个领域迅速应用和推广。其中，智慧园区是一个重要的应用场景，它通过AI技术的支持，实现了园区的智能化管理和高效运营。
作者：Anson Wong 编译：AI算法与图像处理 代码链接：https://github.com/ankonzoid/artificio/tree/master/image_retrieval 以图搜图技术是日常生活中常用的功能，当你看到某张图片某件衣服甚至是某个明星，可能都无须舔着脸问你身边的小伙伴了，因为目前的搜图技术能基本满足你的日常需求。那么这么有趣又实用的技术，到底如何去实现它呢？之前有分享过两篇相关的文章《是时候展示一波花里胡哨了——以图搜图》 《以图搜图技术演进和架构优化【优质文章】》 预期目标
《二箱 以图搜图》是一款集合了各种搜图引擎的小工具, 这里介绍它比较实用的几个搜图小功能， 希望通过这篇文章， 让你在搜图方面随心所欲(为所欲为)~
12 月 22 日晚 20:00，「Milvus 冬日圣诞趴」在 Zilliz 视频号直播间与大家相聚啦！本期圣诞趴，我们邀请到了 Zilliz 客户工程师张翔为大家分享了 Milvus 新版本功能和用户实践，以及又拍图片管家后端工程师王靖烨，为大家分享了又拍图片以图搜图功能及 Milvus 2.2 集群实践，帮助大家轻松玩转 Milvus 2.2！在最后的互动环节，有三名 Milvus 社区用户积极参与，获得了喜茶圣诞限定礼品卡～
但有网友称，「视觉中国」已在国内获得此黑洞图片的版权，并注明若用于商业用途，请联系客户代表。
互联网发展的数十年来，技术在飞速前进，伴随着海量结构化表格数据的存储，结构化数据上的商业智能分析挖掘发展，也有海量的非结构化数据散布于各个互联网平台：
昨天说了二连更新，准时赴约，上一期戳这，这期是以图搜图的资源，忽然看见好看的设计灵感保存了，但就是不知道怎么搜索相似的内容。
先看个案例： 这是什么动画 https://whatanime.ga/ 一个用于通过动画截图找出处的搜索引擎。可以找到跟动画截图相似的动画片截图，并找到动画的详细介绍，动漫爱好者找动画出处的好帮手！
当您听到“以图搜图”时，是否首先想到了百度、Google 等搜索引擎的以图搜图功能呢？事实上，您完全可以搭建一个属于自己的以图搜图系统：自己建立图片库；自己选择一张图片到库中进行搜索，并得到与其相似的若干图片。 Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似性检索引擎，旨在助力分析日益庞大的非结构化数据，挖掘其背后蕴含的巨大价值。为了让 Milvus 能够应用于相似图片检索的场景，我们基于 Milvus 和图片特征提取模型 VGG 设计了一个以图搜图系统。 正文分为数据准备、系统概览、 VGG 模型、API 介绍、镜像构建、系统部署、界面展示七个部分。数据准备章节介绍以图搜图系统的数据支持情况。系统概览章节展示系统的整体架构。 VGG 模型章节介绍了 VGG 的结构、特点、块结构以及权重参数。 API 介绍章节介绍系统的五个基础功能 API 的工作原理。镜像构建章节介绍如何通过源代码构建客户端和服务器端的 docker 镜像。系统部署章节展示如何三步搭建系统。界面展示章节会展示系统的搜索界面。
机器如何懂时尚？这是码隆科技上一款产品希望解决的问题，那一次他们推出了StyleAI，希望用图像识别结合深度学习来破解时尚密码。 10月24日，该公司更进一步，推出ProductAI，将AI做成一项云
PC时代，是app store的代表是黄页、导航网站；移动互联网，则是apple store，各种安卓应用市场；微信超级app，则带来了新榜之类的公众号store；游戏方面，则一直都有各种store，比如steam、taptap。区块链，有dapp store……
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，支持使用多种 AI 模型将非结构化数据向量化，并为向量数据提供搜索服务。Milvus 集成了 Faiss、Annoy 等广泛应用的向量索引库，开发者可以针对不同场景选择不同的索引类型。使用 Milvus 就可以以相当低的成本研发出最简可行产品。
构建一个以图搜图系统需要解决两个最关键的问题：首先，提取图像特征；其次，特征数据搜索引擎，即特征数据构建成数据库并提供相似性搜索的功能。
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
有朋友在后台反映：捷径库的捷径很多，但是不知道哪些捷比较实用。于是乎，我归纳整理了一份常用的捷径，希望能帮到大家。
前段时间分享一个小视频，今天来详细讲解一波如何实现以图搜图，这篇写了好几天，自身能力有限可能没办法写的非常完美，也没有办法把所有点都讲的非常的仔细，但是我都会附上详细的链接，大家有什么不懂的都可以去查一哈，我觉得这个项目还是挺有趣的，最后我还附上了一个视频操作，第一次录视频意外多多，不足之处请大家见谅，如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群，小编会万分感谢的！！！
Embedding 是分析非结构化数据的重要方式，当我们将图片、声音编码为向量后，这些数据依旧能够保留原始数据（图片、声音等）的详细信息。然而，我们很难直接对这些编码后的向量中的数字与原始数据建立联系，想要弄清楚向量构成的空间到底意味着什么就更是难上加难了。
图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性或易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。
所以就需要根据图片的当前位置（元素距离顶部的位置（包括滚动条），和左边的位置）来动态的添加这个按钮
最早知道 TiDB 要支持向量化的消息应该是在23年10月份左右，到第一次见到 TiDB Vector 的样子是在今年1月初，当时 dongxu 在朋友圈发了一张图：
说到浏览器我相信大多数人都会首推 Chrome 浏览器，尤其是程序员最喜欢用 Chrome
人工智能「 服装设计师 」上 上文讲到谷歌的Project Muze跟IBM Watson与设计师合作的LED礼服，今天再更新2个案例。 一个是Thread: Thread:采用机器算法+造型师顾问
又拍图片管家当前服务了千万级用户，管理了百亿级图片。当用户的图库变得越来越庞大时，业务上急切的需要一种方案能够快速定位图像，即直接输入图像，然后根据输入的图像内容来找到图库中的原图及相似图，而以图搜图服务就是为了解决这个问题。
很多人可能不知道，Chrome 最强大的地方其实在于它的第三方插件, 后台回复 "chrome" 获取插件
知擎者是一个商标大数据智能应用平台，以商标数据为核心，结合企业大数据、法律大数据、营销大数据等，提供基础业务处理、商标预警监测、案件智能挖掘、数据情报分析等服务，为知产服务者提效赋能。知擎者不断协助知产服务者改变传统业务处理模式，创建智慧服务新体系，拓展更多业务机会，以达到知产服务者快速盈利和品牌建设的目标。
目标：使用 Milvus 搭建召回系统，然后使用训练好的语义索引模型，抽取向量，插入到 Milvus 中，然后进行检索。
•提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像）•特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像）
time属性兼容 Linux crontab 格式，但不同的是，crontab 中的空格应该替换为 _ 即下划线
计算机视觉（Computer Vision, CV），输入为图像或图像序列，输出为某种信息或描述，目的在于理解图像，获得语义信息。比如目标识别任务，输入一张图片，输出图中有哪些物体、都在什么位置，典型任务包括检测、识别、分割、定位、追踪、动作识别、OCR等，详见wiki-Computer vision。
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进入21世纪以来，伴随着互联网的高速发展，通过图像和视频来进行需求表达越来越成为大家的习惯。图像搜索与识别算法使得图像视频内容得以结构化和数字化，以便可以在各种检索和分析引擎中被最大限度地挖掘和利用。 阿里巴巴研发出的移动端以图搜图应用——拍立淘，使用户可以通过拍摄照片，在手机淘宝上迅速找到同款及相似商品，是图像搜索与识别领域极具代表性的落地产品。 因为拍立淘，我们可以在不知道商品品牌、名字等信息的情况下搜索到想要的同类品。 那么，拍立淘的架构设计是怎样的？它是如何将图像搜索与识别算法落地应用的呢？ 最近，
结合成熟的深度学习模型， Milvus 向量搜索引擎能快速的将更多的技术落地到各种的 AI 场景当中。 今天我们要和大家介绍的是 Milvus 在计算机视觉领域的应用，包含以图搜图和以图搜视频。
近日，抽空跑通了delf模型，它已经成为tensorflow models中research的一个子工程（见网址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/delf）。
[1] TOC: 以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出 [2] ONgDB图数据库存储过程插件ongdb-lab-apoc: https://github.com/ongdb-contrib/ongdb-lab-apoc/wiki
随着各种大语言模型（LLM）的涌现和 AI 技术变得越来越普遍，大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体，向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据，还可以赋能相似性搜索应用，如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。
看来多数人对写代码还是不怎么感兴趣的，那今天这款工具你肯定会感兴趣！！！ (蜜汁因果o(*￣︶￣*)o） 在我们的搞机生活中，总会遇到一些情景需要下载一个单独的APP，但是又不经常用，比如图片拼接、视频提取音频、GIF合成、本机WiFi密码查看、哔哩哔哩封面获取、取色器、以图搜图、手持弹幕、量角器等等，这款工具完美的将许多有用有趣的小功能结合在一起，成为了在酷安有极高人气的APP——一个木函 使用平台：Android IOS 获取方式： ①在公众号后台回复『076』或『一个木函』。 ②直接扫描文末的二维码
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AI 科技评论按：在图像处理中，生成对抗网络（GAN）的应用非常广泛。本文想给大家推荐一个使用基于 GAN 的渐进式训练方法 PI-REC，能从超稀疏二值边缘以及色块中还原重建真实图像的项目。
以图搜视频，顾名思义就是拿一张图片去视频底库里面搜索包含相似镜头的视频。以图搜视频中一个关键的步骤就是视频向量化，视频向量化即在视频中抽取关键帧，对每帧视频进行特征提取，将其转化为结构化的向量。至此，好奇的读者可能会问，这和以图搜图有什么区别呢？是的，对视频所有关键帧图片的搜索本质上就是以图搜图。
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库，并提供了一整套简单直观的 API。Milvus 具备高度灵活、稳定可靠以及高速搜索等特点，在全球范围内已被数百家组织和机构所采用。他们将 Milvus 与 AI 模型结合，广泛应用于以下场景：
之前分享过如何找电影资源 2020 最全百度网盘搜索，找电影资源不再愁 和 通过台词找电影如何根据台词找到对应电影片段 ，今天分享以图搜图，通过电影截图查找电影。
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