基于卷积神经网络的图像搜索技术解析

技术实现原理

StyleSnap是一项基于人工智能的功能，通过照片或截图帮助用户寻找心仪商品。该功能最初于2019年面向时尚领域推出，近期已扩展至家居用品领域。

该功能采用深度学习与计算机视觉技术，利用卷积神经网络实现图像识别。时尚版和家居版StyleSnap均通过多个CNN网络协同工作实现，每个网络承担特定任务。

技术团队选择了轻量级网络架构以确保图像处理速度满足用户响应时间要求。系统包含专注于检测和分类的网络组，以及另一个结构相似但规模稍大的网络，专门用于比对用户图片和商品目录图像。

这些CNN网络通过数十万张标注图像进行训练，使其能够分析用户照片并返回相似商品建议。但技术目标不仅是展示外观相似的商品，更要提供最优的购物体验。

为解决用户拍摄图片存在的遮挡、视角差异和背景干扰等问题，技术团队开发了领域适应方案：通过自动分割对象并将其粘贴到不同背景中来模拟真实环境，有效缩小了实际场景图片与商品目录图片之间的领域差距。

家居产品开发面临的主要挑战是物品相似性和上下文理解。团队利用同组开发的增强现实技术中的3D产品模型，通过在不同背景下渲染这些模型作为训练数据，有效解决了角度变化等技术难题。

在向印度等新市场扩展时，技术团队面临文化适配挑战。通过开发特殊机制确保传统服饰（如kurti、saris等）能返回文化相关的匹配结果，并为印度版StyleSnap时尚功能添加额外逻辑，确保服装图片能触发文化相关的配饰推荐。

当用户上传喜欢的家居办公椅照片时，系统通过CNN检测图像特征并将其转换为数值表示，识别家具对象并进行多级分类。识别出的相关对象随后输入另一个CNN转换为向量表示，并在商品目录中寻找具有相似向量表示的商品，经过后处理质量保证后展示给用户。