图像搜索与识别在大规模场景中的研究与实践
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                1. 潘攀(启磐)            
                        
                2. 01
Contents
目录
02
03            
                        
                3. 动机与挑战
01            
                        
                4. 研究动机
•            
                        
                5. 图像搜索
Word 1
Product
Images
Word 2
Word n
Query
Images
Search result            
                        
                6. 图像识别
…
Doc            
                        
                7. 挑战            
                        
                8. 关键技术创新
02            
                        
                9. 技术创新
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Batch
Input N
query            
                        
                10. 基于反馈的视觉学习
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参数共享
?? ? ? , ? ? +
?? ? ? , ? ? −            
                        
                11. 基于反馈的视觉学习
•            
                        
                12. 大规模CV训练引擎
•
•            
                        
                13. 大规模CV训练引擎
•
•
•
•
•
Grads
(FP16) Grads
(FP32)
Weights
(FP16) Weights
(FP32)
Model
(FP16)            
                        
                14. 大规模索引及检索
•
•
…
0
1
0
1
1 − 1
⋮
⋮
1
0
?−?
2
=
2
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1
0
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1 ??? 1
⋮
⋮
1
0
⋮
⋮
⋮            
                        
                15. 大规模索引及检索
•
•
10110010011…1111
…
……
…
query stream
Shard 2
…
Shard 2
…
…
…
……
…            
                        
                16. 技术应用
03            
                        
                17. 拍立淘
4亿+商品
30亿+ 图像
2千万+ DAU            
                        
                18. 拍立淘
•            
                        
                19. 拍立淘
•            
                        
                20. 拍立淘
•            
                        
                21. 图搜云产品
•
•            
                        
                22. 案例研究——纺织工业            
                        
                23. 淘宝万物识别
•            
                        
                24. 闲鱼一键发布
•
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                25. 零售货架识别与管理            
                        
                26. 未来展望            
                        
                27.             
                        
                28.             
                        
                29.             
                        
                30.