Google ImagesEdit

Google’s Search by Image é uma funcionalidade que utiliza a pesquisa de imagem inversa e permite aos utilizadores pesquisar imagens relacionadas apenas carregando uma imagem ou URL de imagem. O Google realiza isto analisando a imagem submetida e construindo um modelo matemático da mesma usando algoritmos avançados. É então comparada com bilhões de outras imagens nas bases de dados do Google antes de retornar a correspondência e resultados similares. Quando disponível, o Google também usa metadados sobre a imagem como descrição.

TinEyeEdit

TinEye é um motor de busca especializado para pesquisa reversa de imagens. Ao submeter uma imagem, o TinEye cria uma “assinatura digital ou impressão digital única e compacta” da referida imagem e faz a sua correspondência com outras imagens indexadas. Este procedimento é capaz de corresponder mesmo versões muito editadas da imagem submetida, mas normalmente não retornará imagens semelhantes nos resultados.

PixsyEdit

Pixsy tecnologia de pesquisa reversa de imagens detecta a correspondência de imagens na internet pública para imagens enviadas para a plataforma Pixsy. Novas correspondências são automaticamente detectadas e os alertas são enviados ao usuário. Para uso não autorizado, Pixsy oferece um serviço de recuperação de compensação para o uso comercial do trabalho dos proprietários das imagens. Pixsy tem parceria com mais de 25 escritórios de advocacia e advogados em todo o mundo para resolver os casos de violação de direitos autorais. Pixsy é o serviço estratégico de monitoramento de imagem para a plataforma Flickr e usuário.

eBayEdit

eBay ShopBot usa a pesquisa de imagem invertida para encontrar produtos por um usuário carregado foto. O eBay usa uma rede ResNet-50 para reconhecimento de categoria, hashes de imagem são armazenados no Google Bigtable; trabalhos do Apache Spark são operados pelo Google Cloud Dataproc para extração de hash de imagem; e o serviço de classificação de imagem é implantado pela Kubernetes.

SK PlanetEdit

SK Planet usa pesquisa de imagem reversa para encontrar itens de moda relacionados em seu site de comércio eletrônico. Desenvolveu a rede de codificadores de visão com base no TensorFlow inception-v3, com velocidade de convergência e generalização para uso em produção. Uma rede neural recorrente é utilizada para classificação multiclasse, e a detecção da região de interesse dos produtos de moda é baseada no Faster R-CNN. O sistema de busca de imagem inversa do SK Planet está construído em menos de 100 homens-meses.

AlibabaEdit

Alibaba lançou a aplicação Pailitao durante 2014. Pailitao (Chinês: 拍立淘, literalmente significa comprar através de uma câmera) permite aos usuários pesquisar itens na plataforma E-commercial do Alibaba, tirando uma foto do objeto de consulta. A aplicação Pailitao utiliza um modelo CNN profundo com ramificações para detecção conjunta e aprendizagem de características para descobrir a máscara de detecção e característica discriminatória exacta sem distúrbios de fundo. GoogLeNet V1 é utilizado como modelo base para a previsão de categoria e aprendizagem de características.

PinterestEdit

Pinterest adquiriu a empresa de arranque VisualGraph em 2014 e introduziu a pesquisa visual na sua plataforma. Em 2015, a Pinterest publicou um artigo na conferência ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining e divulgou a arquitetura do sistema. O pipeline utiliza o Apache Hadoop, a estrutura de rede neural convolucional de código aberto Caffe, Cascading para processamento em lote, PinLater para envio de mensagens e Apache HBase para armazenamento. As características da imagem, incluindo características locais, características profundas, assinaturas de cores salientes e pixels salientes são extraídas de uploads de usuários. O sistema é operado pelo Amazon EC2, e requer apenas um cluster de 5 GPUs para lidar com os uploads diários de imagem no Pinterest. Ao usar a pesquisa de imagem reversa, o Pinterest é capaz de extrair recursos visuais de objetos de moda (por exemplo, sapatos, vestido, óculos, bolsa, relógio, calças, shorts, biquíni, brincos) e oferecer recomendações de produtos que parecem similares.

LykDatEdit

LykDat usa a pesquisa de imagem reversa para encontrar produtos de moda em várias lojas online na web. LykDat também fornece um bot no Twitter que ajuda os usuários a realizar buscas de imagem reversa das fotos que eles encontram dentro do Twitter.

JD.comEdit

JD.com revelou o design e implementação do seu sistema de busca visual em tempo real na conferência Middleware ’18. O artigo revisado por pares foca nos algoritmos usados pelo sistema de extração, indexação e recuperação de imagens hierárquicas distribuídas da JD, que tem 300 milhões de usuários ativos diariamente. O sistema foi capaz de manter 80 milhões de atualizações por hora em sua base de dados quando foi implantado em produção, em 2018.

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