Какие методы машинного обучения применяются в современном визуальном поиске?

В современном визуальном поиске применяются различные методы машинного обучения, в том числе:

• Свёрточные нейронные сети (CNN). habr.com Например, AlexNet, которые значительно улучшили понимание сложных визуальных паттернов. habr.com
• Двухэтапные методы, или методы, основанные на регионах. neerc.ifmo.ru Подход разделён на два этапа. neerc.ifmo.ru На первом селективным поиском или с помощью специального слоя нейронной сети выделяют регионы интереса — области, с высокой вероятностью содержащие внутри себя объекты. neerc.ifmo.ru На втором этапе выбранные регионы рассматривают классификатором для определения принадлежности исходным классам и регрессором, уточняющим местоположение ограничивающих рамок. neerc.ifmo.ru
• Одноэтапные методы. neerc.ifmo.ru Подход не использует отдельный алгоритм для генерации регионов, а предсказывает координаты определённого количества ограничивающих рамок с различными характеристиками, такими как результаты классификации и степень уверенности, и в дальнейшем корректирует местоположение рамок. neerc.ifmo.ru

В основе визуального поиска лежит компьютерное зрение и глубокое машинное обучение — обученная система алгоритмов, которая умеет распознавать товары по изображениям. blog.sibirix.ru Система анализирует входные данные и запоминает основные атрибуты товара: форму, размер, цвет и так далее. blog.sibirix.ru