找到一張滿足的圖有多難?

首先第一步當然是輸入關(guān)鍵詞發力，不過往往會顯示出很多的結(jié)果，我們需要選擇差別顏色迎來新的篇章、尺寸來進一步正確搜索范圍共創美好。很多圖片網(wǎng)站提供了更具體的篩選條件，來幫手用戶快速找到合適的圖片薄弱點，不過結(jié)果還是不夠抱負覆蓋範圍，基于條件搜索的方法依然不夠「人性化」。

一張圖中有很多元素積極性，這些元素的位置往往不成控又進了一步，，我們需要在大量相似的圖中找到合適構(gòu)圖的那一張多元化服務體系，整個過程很費時規劃。Shutterstock提供了一種新的搜索工具CompositionAwareSearch，用戶可以基于構(gòu)圖更快速地找到正確的結(jié)果深度。

構(gòu)圖感知搜索引擎

這個工具運用的是深度學習技術(shù)帶動擴大，基于Shutterstock的下一代視覺模型，將機器視覺開拓創新、自然語言處理和信息檢索技術(shù)相結(jié)合持續發展，在海量的圖庫中找到與搜索尺度相匹配的結(jié)果。添加關(guān)鍵詞到畫布中促進善治，然后移動到想要的位置擴大，就可以看到對應構(gòu)圖的圖片。舉個例子實事求是，輸入關(guān)鍵詞「cat」進行探討，移動到左邊，再添加關(guān)鍵詞「dog」服務水平，放到右邊最新，就可以找到左邊是貓技術創新，右邊是狗的圖片。隨意移動關(guān)鍵詞的位置重要作用，可以在搜索結(jié)果中實時看到更改持續向好。

(點擊體驗CompositionAwareSearch)

很多用戶找圖費時間，很大的原因就是對構(gòu)圖不滿足充足，好比用于幻燈片的配景進展情況，圖上要有合適的空間留著寫案牘。在Shutterstock的新工具中綠色化發展，你還能自定義文本位置至關重要，找到有合適留白的圖片。

Shutterstock創(chuàng)始人JonOringer提到：「這項技術(shù)的主要突破在于用上了，我們只需要練習模型來識別內(nèi)容是什么提升行動，而位置變革可以交給深度神經(jīng)網(wǎng)絡來完成￡P註！?

對設計師和很多需要經(jīng)常找圖的用戶來說研究進展，這個工具可以極大地提升找圖的效率。

用機器學習識別視覺內(nèi)容

這個工具由Shutterstock內(nèi)部的計算機視覺團隊開發(fā)機遇與挑戰，去年他們就曾推出了反向搜索和相似圖片搜索的功能廣泛關註，這些技術(shù)的目的都是為了讓用戶更快速地找到想要的圖片。

很多公司都在用機器學習來對視覺內(nèi)容進行標記和分類集成技術。Pinterest和零售商Target合作升級了拍照搜索就能壓製，可以反向搜索菜單，還能搜索到商品發展空間。某成人網(wǎng)站也開始啟用AI系統(tǒng)效果，使用機器學習來識別XX明星，自動標記500萬個視頻內(nèi)容足了準備。

基于構(gòu)圖的搜索工具是Shutterstock用AI改變圖片搜索的另一突破合作關系，不過目前這項技術(shù)還處在測試階段，只能識別一些簡單的內(nèi)容深刻內涵。

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