必應(yīng)搜索為什么沒有識圖功能？很多搜索都不具備圖像識別的功能，谷歌搜索更適合圖像識別。圖像的識別不同于字符的識別，字符可以被計算機識別?，F(xiàn)在我們經(jīng)?？吹酱罅康奈恼掳l(fā)表，會要求寫標(biāo)簽，或者為圖片設(shè)置錨文本

必應(yīng)搜索為什么沒有識圖功能？

很多搜索都不具備圖像識別的功能，谷歌搜索更適合圖像識別。

圖像的識別不同于字符的識別，字符可以被計算機識別。

現(xiàn)在我們經(jīng)?？吹酱罅康奈恼掳l(fā)表，會要求寫標(biāo)簽，或者為圖片設(shè)置錨文本。即圖像的“ALT”屬性。你可以去網(wǎng)站看源代碼，基本上圖片都是被搜索引擎識別出來的。

機器無法識別圖像本身。而文本片段可以用來對圖像進行索引，從而對圖像進行分類。

目前，圖像智能識別就是這樣做的。

讓機器“看圖說話”相當(dāng)于機器可以達到機器視覺的高端水平。這項技術(shù)現(xiàn)在很流行。

例如，尚唐科技、蘋果face ID、曠世科技和逸圖科技都是這項技術(shù)的先驅(qū)。

目前的搜索引擎，可以實現(xiàn)用文字搜索圖片，但不能做輸入圖片搜索圖片是原因。

當(dāng)有一天圖像智能可以更接近時，搜索引擎絕對可以實現(xiàn)圖像識別的能力。

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據(jù)報道，這些改進支持多粒度匹配，提高了對用戶查詢、圖像和網(wǎng)頁以及它們之間關(guān)系的理解。

現(xiàn)在，Microsoft集成了最好的/transformer技術(shù)—有點像Google—1。利用訓(xùn)練前掌握的數(shù)字知識更好地解釋課文信息。圖像和網(wǎng)頁嵌入的注意機制使得嵌入文檔能夠很好地概括圖像的突出區(qū)域和網(wǎng)頁上的關(guān)鍵點。

Microsoft還從查詢和候選文檔中提取一組選定的對象屬性，并使用它們進行匹配。

如上圖所示，這允許Microsoft將查詢{old man swiming picture}與圖像內(nèi)容和周圍文本中的類似屬性進行匹配?，F(xiàn)在您可以認為查詢和文檔是完全匹配的，因為它們共享相同的屬性。這對于更精確的搜索非常有用。用戶可以搜索具有各種特定特征的項目，例如{留胡子的金發(fā)男人}，{帶玫瑰的女孩舞蹈服裝}。

此外，Microsoft將自動生成文檔元數(shù)據(jù)，包括圖像，然后使其更容易與搜索匹配。最有用的元數(shù)據(jù)類型之一稱為最具代表性的查詢（most representative query，簡稱BRQ）。通常，BRQ指的是對網(wǎng)頁的主主題和圖像內(nèi)容的良好總結(jié)。為Bing圖像生成BRQ的過程依賴于許多現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

微軟表示，這些技術(shù)對其搜索引擎的實用性和準(zhǔn)確性產(chǎn)生了真正的影響。此外，它還表示，必應(yīng)圖像搜索現(xiàn)在提供了對用戶查詢更深入的語義理解。