Google ImagesEdit

Cercetarea după imagine de către Google este o funcție care utilizează căutarea inversă a imaginilor și permite utilizatorilor să caute imagini conexe doar prin încărcarea unei imagini sau a unui URL de imagine. Google reușește acest lucru analizând imaginea trimisă și construind un model matematic al acesteia cu ajutorul unor algoritmi avansați. Acesta este apoi comparat cu miliarde de alte imagini din bazele de date ale Google înainte de a returna rezultate identice și similare. Atunci când sunt disponibile, Google folosește, de asemenea, metadatele despre imagine, cum ar fi descrierea.

TinEyeEdit

TinEye este un motor de căutare specializat pentru căutarea inversă a imaginilor. La trimiterea unei imagini, TinEye creează o „semnătură digitală unică și compactă sau o amprentă digitală” a imaginii respective și o potrivește cu alte imagini indexate. Această procedură este capabilă să se potrivească chiar și cu versiuni foarte editate ale imaginii trimise, dar, de obicei, nu va returna imagini similare în rezultate.

PixsyEdit

Tehnologia de căutare inversă a imaginilor Pixsy detectează potrivirile de imagini de pe internetul public pentru imaginile încărcate pe platforma Pixsy. Noile potriviri sunt detectate automat și alertele sunt trimise utilizatorului. În cazul utilizării neautorizate, Pixsy oferă un serviciu de recuperare a compensațiilor pentru utilizarea comercială a operei proprietarului imaginii. Pixsy colaborează cu peste 25 de firme de avocatură și avocați din întreaga lume pentru a soluționa cazurile de încălcare a drepturilor de autor. Pixsy este serviciul strategic de monitorizare a imaginilor pentru platforma și utilizatorul Flickr.

eBayEdit

eBay ShopBot utilizează căutarea inversă a imaginilor pentru a găsi produse după o fotografie încărcată de utilizator. eBay utilizează o rețea ResNet-50 pentru recunoașterea categoriilor, hașurile imaginilor sunt stocate în Google Bigtable; sarcinile Apache Spark sunt operate de Google Cloud Dataproc pentru extragerea hașurilor imaginilor; iar serviciul de clasificare a imaginilor este implementat de Kubernetes.

SK PlanetEdit

SK Planet utilizează căutarea inversă a imaginilor pentru a găsi articole de modă conexe pe site-ul său de comerț electronic. A dezvoltat rețeaua de codificare a viziunii bazată pe TensorFlow inception-v3, cu viteză de convergență și generalizare pentru utilizarea în producție. O rețea neuronală recurentă este utilizată pentru clasificarea în mai multe clase, iar detectarea regiunii de interes a produselor de modă se bazează pe Faster R-CNN. Sistemul de căutare inversă a imaginilor SK Planet este construit în mai puțin de 100 de luni-om.

AlibabaEdit

Alibaba a lansat aplicația Pailitao în cursul anului 2014. Pailitao (în chineză: 拍立淘, literal înseamnă cumpărături prin intermediul unui aparat foto) permite utilizatorilor să caute articole pe platforma de comerț electronic a Alibaba făcând o fotografie a obiectului interogat. Aplicația Pailitao utilizează un model CNN profund cu ramificații pentru detecția comună și învățarea caracteristicilor pentru a descoperi masca de detecție și caracteristica exactă de discriminare fără perturbații de fond. GoogLeNet V1 este utilizat ca model de bază pentru predicția categoriilor și învățarea caracteristicilor.

PinterestEdit

Pinterest a achiziționat compania de pornire VisualGraph în 2014 și a introdus căutarea vizuală pe platforma sa. În 2015, Pinterest a publicat o lucrare la conferința ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining și a dezvăluit arhitectura sistemului. Conducta utilizează Apache Hadoop, cadrul de rețea neuronală convoluțională Caffe cu sursă deschisă, Cascading pentru procesarea pe loturi, PinLater pentru mesagerie și Apache HBase pentru stocare. Caracteristicile imaginilor, inclusiv trăsăturile locale, trăsăturile profunde, semnăturile de culoare proeminente și pixelii proeminenți sunt extrase din încărcările utilizatorilor. Sistemul este operat de Amazon EC2 și necesită doar un cluster de 5 instanțe GPU pentru a gestiona încărcările zilnice de imagini pe Pinterest. Utilizând căutarea inversă a imaginilor, Pinterest este capabil să extragă caracteristici vizuale din obiectele de modă (de exemplu, pantofi, rochie, ochelari, geantă, ceas, pantaloni, pantaloni scurți, bikini, cercei) și să ofere recomandări de produse care arată similar.

LykDatEdit

LykDat utilizează căutarea inversă a imaginilor pentru a găsi produse de modă în diverse magazine online de pe web. LykDat oferă, de asemenea, un robot Twitter care îi ajută pe utilizatori să efectueze căutări de imagini inverse ale fotografiilor pe care le găsesc în cadrul Twitter.

JD.comEdit

JD.com a dezvăluit proiectarea și implementarea sistemului său de căutare vizuală în timp real la conferința Middleware ’18. Lucrarea revizuită de colegi se concentrează pe algoritmii utilizați de sistemul distribuit de extracție, indexare și regăsire a caracteristicilor ierarhice ale imaginilor distribuite al JD, care are 300 de milioane de utilizatori activi zilnic. Sistemul a fost capabil să susțină 80 de milioane de actualizări ale bazei sale de date pe oră atunci când a fost implementat în producție în 2018.

.