神经网络的进步推动了图像检索技术的飞跃发展,特别是在搜图神器的应用中,ResNet(Residual Networks)被广泛使用。ResNet通过深度残差学习提高了特征提取的准确性,使得图像处理的效果显著提升。

在AI向量数据库中的应用模型中,ResNet生成的图像特征被转化为向量形式,存储于数据库中。这些向量不仅保留了图像的核心特征,还支持高效的相似度检索。通过ranking算法,可以根据图像的向量表示计算相似度,排名最高的结果会被优先展示给用户。AI向量数据库的设计使得这些过程更加高效、快速,极大地提升了搜图神器的用户体验。