Google ImagesEdit

Google’s Search by Image ist eine Funktion, die die umgekehrte Bildersuche verwendet und es den Nutzern ermöglicht, nach verwandten Bildern zu suchen, indem sie einfach ein Bild oder eine Bild-URL hochladen. Dazu analysiert Google das hochgeladene Bild und erstellt mithilfe fortschrittlicher Algorithmen ein mathematisches Modell davon. Anschließend wird es mit Milliarden anderer Bilder in den Datenbanken von Google verglichen, bevor es passende und ähnliche Ergebnisse liefert. Wenn verfügbar, verwendet Google auch Metadaten über das Bild wie die Beschreibung.

TinEyeEdit

TinEye ist eine Suchmaschine, die auf die umgekehrte Bildsuche spezialisiert ist. Nach dem Einreichen eines Bildes erstellt TinEye eine „einzigartige und kompakte digitale Signatur oder einen Fingerabdruck“ des Bildes und gleicht es mit anderen indizierten Bildern ab. Dieses Verfahren ist in der Lage, selbst stark bearbeitete Versionen des eingereichten Bildes abzugleichen, liefert aber in der Regel keine ähnlichen Bilder in den Ergebnissen.

PixsyEdit

Die Technologie der umgekehrten Bildersuche von Pixsy erkennt Bildübereinstimmungen im öffentlichen Internet für Bilder, die auf die Pixsy-Plattform hochgeladen wurden. Neue Übereinstimmungen werden automatisch erkannt und der Nutzer erhält eine Warnmeldung. Bei unberechtigter Nutzung bietet Pixsy einen Entschädigungsservice für die kommerzielle Nutzung des Werks des Bildbesitzers an. Pixsy arbeitet mit über 25 Anwaltskanzleien und Rechtsanwälten auf der ganzen Welt zusammen, um Urheberrechtsverletzungen zu klären. Pixsy ist der strategische Bildüberwachungsdienst für die Flickr-Plattform und die Nutzer.

eBayEdit

eBay ShopBot verwendet die umgekehrte Bildsuche, um Produkte anhand eines vom Nutzer hochgeladenen Fotos zu finden. eBay verwendet ein ResNet-50-Netzwerk für die Kategorieerkennung, Bild-Hashes werden in Google Bigtable gespeichert; Apache Spark-Jobs werden von Google Cloud Dataproc für die Extraktion von Bild-Hashes betrieben; und der Bild-Ranking-Service wird von Kubernetes bereitgestellt.

SK PlanetEdit

SK Planet verwendet die umgekehrte Bildsuche, um verwandte Modeartikel auf seiner E-Commerce-Website zu finden. Es entwickelte das Vision-Encoder-Netzwerk auf der Grundlage von TensorFlow inception-v3, mit schneller Konvergenz und Generalisierung für den Produktionseinsatz. Ein rekurrentes neuronales Netzwerk wird für die Mehrklassenklassifizierung verwendet, und die Erkennung von Interessengebieten bei Modeprodukten basiert auf Faster R-CNN. Das System für die umgekehrte Bildersuche von SK Planet wurde in weniger als 100 Arbeitsmonaten entwickelt.

AlibabaEdit

Alibaba hat im Jahr 2014 die Anwendung Pailitao veröffentlicht. Pailitao (chinesisch: 拍立淘, wörtlich: Einkaufen mit der Kamera) ermöglicht es Nutzern, auf der E-Commerce-Plattform von Alibaba nach Artikeln zu suchen, indem sie ein Foto des gesuchten Objekts machen. Die Pailitao-Anwendung verwendet ein tiefes CNN-Modell mit Verzweigungen für die gemeinsame Erkennung und das Lernen von Merkmalen, um die Erkennungsmaske und das genaue Unterscheidungsmerkmal ohne Hintergrundstörungen zu ermitteln. GoogLeNet V1 wird als Basismodell für die Kategorievorhersage und das Lernen von Merkmalen verwendet.

PinterestEdit

Pinterest hat 2014 das Startup-Unternehmen VisualGraph übernommen und die visuelle Suche auf seiner Plattform eingeführt. Im Jahr 2015 veröffentlichte Pinterest ein Papier auf der ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining und legte die Architektur des Systems offen. Die Pipeline nutzt Apache Hadoop, das Open-Source-Framework Caffe für Faltungsneuronale Netze, Cascading für die Stapelverarbeitung, PinLater für die Nachrichtenübermittlung und Apache HBase für die Speicherung. Bildmerkmale, einschließlich lokaler Merkmale, tiefer Merkmale, auffälliger Farbsignaturen und auffälliger Pixel, werden aus den Uploads der Benutzer extrahiert. Das System wird von Amazon EC2 betrieben und benötigt nur einen Cluster von 5 GPU-Instanzen, um die täglichen Bild-Uploads auf Pinterest zu verarbeiten. Mithilfe der umgekehrten Bildersuche ist Pinterest in der Lage, visuelle Merkmale von Modeobjekten (z. B. Schuhe, Kleid, Brille, Tasche, Uhr, Hose, Shorts, Bikini, Ohrringe) zu extrahieren und Produktempfehlungen anzubieten, die ähnlich aussehen.

LykDatEdit

LykDat verwendet die umgekehrte Bildersuche, um Modeprodukte in verschiedenen Online-Shops im Internet zu finden. LykDat bietet auch einen Twitter-Bot, der Nutzern hilft, umgekehrte Bildsuchen von Fotos durchzuführen, die sie in Twitter finden.

JD.comEdit

JD.com hat auf der Middleware ’18-Konferenz das Design und die Implementierung seines visuellen Echtzeit-Suchsystems vorgestellt. Das von Experten begutachtete Papier konzentriert sich auf die Algorithmen des verteilten hierarchischen Bildmerkmalsextraktions-, Indizierungs- und Retrievalsystems von JD, das 300 Millionen täglich aktive Nutzer hat. Das System war in der Lage, 80 Millionen Aktualisierungen in seiner Datenbank pro Stunde durchzuführen, als es 2018 in der Produktion eingesetzt wurde.