图形商标近似检索：知擎者的 Milvus 实践

在当今的商业环境中，图形商标对于品牌识别和保护具有重要意义。然而，随着商标的广泛应用，近似商标的问题也日益突出。为了解决这一问题，知擎者采用了一种基于特征向量检索的方法，利用 Milvus 向量相似度搜索引擎，实现了图形商标近似检索。
首先，知擎者使用卷积神经网络 VGG16 模型对图形商标进行特征提取。通过训练该模型，我们可以从商标图像中提取出具有代表性的特征向量。这些特征向量能够有效地表示商标的形状、颜色、纹理等关键信息。
为了快速处理大量的商标数据，我们将特征提取模型及代码部署在多台服务器上。通过请求 flask 获取任务，实现了商标数据的同步处理，并快速生成特征向量。
接下来，我们将生成的商标特征向量插入到 Milvus 中。Milvus 是一个开源的向量搜索引擎，它支持单点上传数据并在数据上传时同步建立向量索引。这一特性使得我们可以方便地将大量特征向量归纳起来，并快速进行检索。
在 Milvus 中，我们以类别为分区标签将特征向量数据分区存储。这样，我们可以在不同的类别中对特征向量进行独立的检索。此外，Milvus 还支持多种索引检索近似向量，可以有效地从海量数据中快速检索出近似的特征向量。
在客户端，用户只需上传图片，程序内部会自动通过同一个模型提取特征向量，并从 Milvus 中查找近似向量的 id。获取对应的近似图片后，程序会进一步筛选官方给定的图片内容形容词、图形商标类别以及 Milvus 返回的近似得分等，将结果返回给客户端。
通过这种方式，知擎者成功地实现了图形商标近似检索功能。这一实践不仅提高了近似商标的检测效率，同时也为品牌保护提供了有力的技术支持。未来，知擎者将继续探索更高效的图形商标检索方法，为用户提供更加完善的服务。
在实际应用中，我们发现 Milvus 操作便捷，对用户十分友好。通过 Docker 拉取镜像和简单的配置参数，我们可以快速完成 Milvus 的安装和部署。此外，Milurus 还提供了包含 Python、Java、Golang、RESTful、C++ 等多个平台的详细 API 供我们学习和使用。这些特性使得 Milvus 在实际应用中具有很高的实用性和灵活性。
总结来说，知擎者利用 Milvus 实现图形商标近似检索的实践是一个成功的案例。通过特征提取和向量索引技术，我们能够快速准确地为用户提供近似商标图片。同时，Milvus 的便捷操作和丰富的 API 资源也为我们的开发工作提供了极大的便利。在未来，我们将继续探索更先进的检索方法和技术，不断提升我们的服务水平和技术能力。