Vision Product Search 将用户更好地与想要的产品联系起来

很多时候，我们会发现很难知道产品的确切名称，或者无法清楚地用文字描述它的特征去进行搜索，又或者很想去购买所看到的衣服或者鞋子。在所有这些以及更多的问题中，“视觉产品搜索”方案就是这些问题的答案。我们可以拍一张我们喜欢的产品的照片，然后直接进行图片搜索，而不是用文字去描述它的特征进行搜索。

视觉产品搜索又称反向图像搜索，其概念是将图像表示为特征向量。特征向量类似于图像描述符，它对深度学习学习到的图像信息进行编码。为了进行视觉产品搜索，我们需要先把库存的商品编码为特征向量存入图像数据库。然后，我们将所希望查询的图像以向量的形式与整个数据库进行比较，以获得最接近的匹配。

在过去，去构建视觉产品搜索的系统不仅需要开发人员具有 ML 方面的相关知识，而且相关工作量也是十分烦琐的。如今借助于 Google Cloud 的 Vision Product Search 解决方案不仅可以有效保证搜索技术上的高精准度，还能大大简化相关的工作。比如说通过批量方式导入产品信息构建商品搜索库上仅需三步即可完成：

• 将您的库存商品图片信息上传到 Google Cloud Storage 存储中

• 创建一个 CSV 文件来描述商品数据库中的图像，也将此 CSV 文件上传到 Google Cloud Storage 存储中

• 通过 Vision Product Search 调用存储在 Google Cloud Storage 中的信息完成产品搜索库的构建 

在商品搜索库构建完成后，我们接下来就可以也通过 Vision Product Search 去对我们所要匹配的图片与商品搜索库进行匹配，从而完成以图搜图的操作。

我们来看看效果吧！我们通过互联网上的图片借助 Vision Product Search 很快就完成了商品搜索库的构建，马上来测试一下匹配效果。

我们传入一张方便面的图

调用 Vision Product Search 给出了以下的匹配商品图片

我们再传入一张可乐的图片

调用 Vision Product Search 给出了以下的匹配商品图片

通过这些测试我们可以看到通过 Vision Product Search 去进行以图搜图的效果是非常不错的。而且由于该方案简单易用，可以帮助电商平台快速构建属于自己的视觉产品搜索系统，从而有效提升用户体验，将用户更好地与想要的产品联系起来。