मैंटिकोर सर्च के साथ छवि-से-छवि खोज
छवि-से-छवि खोज एक शक्तिशाली सुविधा है जिसे आप मैंटिकोर सर्च के वेक्टर खोज क्षमताओं का उपयोग करके लागू कर सकते हैं।
What is छवि-से-छवि खोज
छवि-से-छवि खोज, जिसे उल्टी छवि खोज के रूप में भी जाना जाता है, एक तकनीक है जो उपयोगकर्ताओं को संदर्भ छवि अपलोड करके या प्रदान करके समान छवियों को खोजने की अनुमति देती है। मैंटिकोर सर्च अपनी वेक्टर खोज कार्यक्षमता और कॉलम भंडारण में वेक्टर संग्रहीत करने की क्षमता के माध्यम से इस सुविधा का समर्थन करता है।
When you need छवि-से-छवि खोज
- ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के लिए दृश्य खोज इंजन बनाना
- सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति प्रणालियों को लागू करना
- डुप्लीकेट छवि पहचान उपकरण बनाना
- दृश्य सिफारिश प्रणालियां विकसित करना
- ऑनलाइन मार्केटप्लेस के लिए छवि-आधारित उत्पाद खोज बनाना
- स्टॉक फोटो वेबसाइटों के लिए दृश्य समानता खोज लागू करना
- चेहरा पहचान प्रणालियां बनाना
- दृश्य साहित्यिक चोरी पहचान उपकरण विकसित करना
- छवि-आधारित सोशल मीडिया खोज सुविधाएं बनाना
- कला और डिजाइन प्रेरणा प्लेटफॉर्म के लिए दृश्य खोज लागू करना
Why Manticore Search is good for छवि-से-छवि खोज
- मैंटिकोर के वेक्टर खोज के साथ छवि एम्बेडिंग का अनुकूलित भंडारण और पुनर्प्राप्ति
- विस्तृत छवि डेटासेट को प्रबंधित करने के लिए एक मापनीय प्रणाली
- विभिन्न छवि एम्बेडिंग मॉडल के साथ एकीकरण का समर्थन करने वाला अनुकूल ढांचा
- SQL और JSON इंटरफेस दोनों के साथ संगतता
How to get started
मैंटिकोर सर्च स्थापित करें
- आधिकारिक मैंटिकोर सर्च वेबसाइट पर जाएं: https://manticoresearch.com/
- अपने ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए स्थापना निर्देशों का पालन करें
- वैकल्पिक रूप से, Docker का उपयोग करें:
docker pull manticoresearch/manticore
छवि वेक्टर के लिए अपना मैंटिकोर सर्च इंडेक्स सेट करें
- छवि एम्बेडिंग के लिए एक वेक्टर फील्ड के साथ अपनी तालिका योजना परिभाषित करें
- मेटाडेटा के लिए अतिरिक्त विशेषताएं कॉन्फ़िगर करें (जैसे छवि URL, टैग)
- उपयुक्त वेक्टर समानता मापदंड चुनें (जैसे कोसाइन, डॉट उत्पाद)
अपना छवि डेटा तैयार और सूचीबद्ध करें
- छवि एम्बेडिंग उत्पन्न करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल या अपना स्वयं का मॉडल का उपयोग करें
- छवि एम्बेडिंग को मैंटिकोर सर्च द्वारा समर्थित प्रारूप में परिवर्तित करें
- मैंटिकोर के सूचीकरण विधियों का उपयोग करके अपने छवि वेक्टर और मेटाडेटा सूचीबद्ध करें
छवि-से-छवि खोज कार्यक्षमता लागू करें
- उपयोगकर्ता द्वारा अपलोड की गई छवियों को स्वीकार करने के लिए एक एंडपॉइंट बनाएं
- अपलोड की गई छवि के लिए उसी मॉडल का उपयोग करके एम्बेडिंग उत्पन्न करें
- एम्बेडिंग के आधार पर समान छवियां खोजने के लिए मैंटिकोर के वेक्टर खोज का उपयोग करें
- खोज परिणाम प्रदर्शित करने के लिए क्लाइंट-साइड इंटरफ़ेस लागू करें
अपनी छवि खोज को अनुकूलित और मापनीय बनाएं
- बेहतर सटीकता और प्रदर्शन के लिए वेक्टर खोज मापदंडों को ठीक करें
- अक्सर खोजी जाने वाली छवियों के लिए कैशिंग तंत्र लागू करें
- बड़े डेटासेट के लिए मैंटिकोर के वितरित खोज क्षमताओं का उपयोग करने पर विचार करें
Pros
Cons
Learn more about other use cases
Do not stop here when learning when you need छवि-से-छवि खोज and how Manticore Search can help you. There are many other use cases that you can explore.
मैंटिकोर सर्च के साथ छवि-से-छवि खोज शुरू करें
मैंटिकोर सर्च के साथ अपने एप्लिकेशन में शक्तिशाली दृश्य खोज क्षमताएं लागू करें!
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