图像检索中的语义鸿沟是指人类如何感知和解释视觉内容与如何在计算系统中表示视觉内容之间的脱节。人类根据含义来理解图像，而计算机则依赖于颜色、纹理和形状等低级特征。出现这种差距是因为计算模型努力将这些低级特征与高级概念相关联。例如，一个人通过理解像水、沙子和天空这样的元素来识别 “海滩” 场景，但是计算机仅处理可能不完全捕获语义含义的像素级模式。弥合语义鸿沟是图像检索中的核心挑战。像深度学习这样的技术通过学习更接近人类理解的表征来推进该领域。例如，卷积神经网络 (cnn) 可以识别图像中的对象，使搜索结果与用户查询更相关。
Facebook使用了哪些人脸识别算法？
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嵌入的质量在确定矢量搜索管道中搜索结果的准确性和有效性方面起着至关重要的作用。高质量的嵌入准确地捕获数据的语义和上下文，使搜索系统能够检索相关且有意义的结果。
嵌入质量直接影响识别语义相似项的能力。训练有素的嵌入可确保相似的数据点在嵌入空