必應(yīng)搜索為什么沒(méi)有識(shí)圖功能？很多搜索都不具備圖像識(shí)別的功能，谷歌搜索更適合圖像識(shí)別。圖像的識(shí)別不同于字符的識(shí)別，字符可以被計(jì)算機(jī)識(shí)別。現(xiàn)在我們經(jīng)?？吹酱罅康奈恼掳l(fā)表，會(huì)要求寫(xiě)標(biāo)簽，或者為圖片設(shè)置錨文本

必應(yīng)搜索為什么沒(méi)有識(shí)圖功能？

很多搜索都不具備圖像識(shí)別的功能，谷歌搜索更適合圖像識(shí)別。

圖像的識(shí)別不同于字符的識(shí)別，字符可以被計(jì)算機(jī)識(shí)別。

現(xiàn)在我們經(jīng)?？吹酱罅康奈恼掳l(fā)表，會(huì)要求寫(xiě)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(shí)別出來(lái)的。

機(jī)器無(wú)法識(shí)別圖像本身。而文本片段可以用來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行索引，從而對(duì)圖像進(jìn)行分類。

目前，圖像智能識(shí)別就是這樣做的。

讓機(jī)器“看圖說(shuō)話”相當(dāng)于機(jī)器可以達(dá)到機(jī)器視覺(jué)的高端水平。這項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)在很流行。

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

目前的搜索引擎，可以實(shí)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(shí)，搜索引擎絕對(duì)可以實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別的能力。

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據(jù)報(bào)道，這些改進(jìn)支持多粒度匹配，提高了對(duì)用戶查詢、圖像和網(wǎng)頁(yè)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(diǎn)像Google—1。利用訓(xùn)練前掌握的數(shù)字知識(shí)更好地解釋課文信息。圖像和網(wǎng)頁(yè)嵌入的注意機(jī)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(yè)上的關(guān)鍵點(diǎn)。

Microsoft還從查詢和候選文檔中提取一組選定的對(duì)象屬性，并使用它們進(jìn)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?chē)谋局械念愃茖傩赃M(jìn)行匹配?，F(xiàn)在您可以認(rèn)為查詢和文檔是完全匹配的，因?yàn)樗鼈児蚕硐嗤膶傩浴＿@對(duì)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(xiàng)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(dòng)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(jiǎn)稱BRQ）。通常，BRQ指的是對(duì)網(wǎng)頁(yè)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(guò)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(duì)其搜索引擎的實(shí)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(duì)用戶查詢更深入的語(yǔ)義理解。