图像检索是计算机视觉的重要领域，但它面临着几个影响其有效性的开放问题。一个主要问题是语义鸿沟。虽然传统的图像检索方法依赖于颜色，纹理和形状等视觉特征，但这些特征并不总是与人类的感知或意图保持一致。具有相似内容的图像可能在像素级别看起来非常不同，导致搜索结果不匹配。缩小这种语义鸿沟需要能够更好地理解图像背后含义的模型。可扩展性是另一个挑战，特别是对于大型图像数据集。随着视觉数据量的增长，维护高效的搜索和检索系统变得更加困难。实时索引数百万图像的高维特征向量在计算上是昂贵的，并且在保持检索质量的同时减少这种开销是一个重大障碍。一个相关的问题是图像多样性和上下文，其中当查询不明确或使用图像的上下文对于理解其含义至关重要时，检索系统难以返回相关结果。例如，汽车的图像可能在广告的上下文中是相关的，但在搜索待售车辆时是不相关的。为了解决这个问题，系统需要结合更多的上下文感知技术和多模式输入，例如文本或用户偏好。最后，跨模式检索仍然是一个悬而未决的问题，其中查询由文本或其他数据类型组成，目标是检索图像。改善视觉特征与文本描述或查询之间的对齐需要更好的特征融合方法和对两种模态的更深入理解。
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自监督学习（SSL）具有重大的未来潜力，尤其是在其如何转变人工智能和机器学习各个领域方面。通过利用大量未标记的数据，SSL技术使模型能够在不需要大量人工标注的情况下学习有用的特征表示。这在标注数据稀缺或获取成本高昂的行业中尤为有利，例如医疗
什么是图像相似性搜索？
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