CSDN发布2019优秀应用案例榜单 ZIILIZ入选

2019年9月6日,由CSDN主办的第二届AI开发者大会(AI ProCon 2019)在北京召开。大会设立计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、机器学习技术论坛、5G驱动AIoT、AI开源、AI+DevOps、智能小程序、推荐系统9个分论坛,本次大会评选活动也再度升级,从创新性、先进性、引领性、效益性四大方向出发,评选出了TOP30优秀案例,ZILLIZ研发的海量特征向量检索引擎Milvus荣获CSDN 2019优秀应用案例奖。

数据指数级增长时代已经来临。据IDC统计,到 2025年,全球的数据总量将达到175ZB,而其中大部分新增数据为非结构化数据(网络日志、图片、视频、音频等)。在此背景下,对非结构化数据的分析将成为企业的关键生产要素。

如何通过采集与分析海量数据来构建竞争优势,已经成为企业面临巨大挑战。随着深度机器学习算法在处理非结构化数据领域的广泛应用,对深度机器学习算法的主要输出 - 海量高维特征向量进行精确而高效的检索已然成为数据分析中的关键。然而,目前市场上主流的数据库产品都不具备对特征向量处理有效支持,在数据规模、检索 性能和检索精度方面都存较大的瓶颈。

Milvus正是ZILLIZ公司为了解决在海量特征向量处理中存在的主要瓶颈而研发的高速智能向量检索引擎,旨在帮助企业轻松应对上述挑战,实现高性能、高精度、可扩展的海量特征向量检索,实现对非结构化数据的近似查询和分析。其主要原理是基于聚类、量化、树、图计算等技术实现对特征向量之间距离的高性能、高精度计算和比对。

通过充分挖掘GPU的算力,Milvus搜索引擎的硬件成本比业界其他in house解决方案低了90%以上。在十亿级公开数据集SIFT1B上,Milvus在单节点单卡的配置下单次查询仅需约1秒(召回率>90%)。

在目前大部分的深度学习应用场景,都可以使用 Milvus来搭建智能应用系统:

图片识别

以图搜图,通过图片检索图片。具体应用例如:人脸检索、人体检索、车辆检索,以及商品图片检索、人脸支付等

视频处理

针对视频信息的实时人脸检索和轨迹跟踪

自然语言处理

基于语义的文本检索和推荐,通过文本检索近似文本

文件去重

通过文件指纹去除重复文件

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