Comportement de recherche
Quelle est la différence entre une recherche d'images de produits et une recherche d'images générique ?
La recherche d'images de produits prend en charge la catégorisation des images : elle utilise les informations contextuelles extraites de l'image pour trouver des résultats appartenant exactement à une catégorie spécifique. Cette approche convient particulièrement aux scénarios d'achat en ligne où la précision de la catégorie est essentielle.
La recherche d'images générique ne prend pas en charge la catégorisation des images. Aucun ID de catégorie n'est requis et aucun filtrage par catégorie n'est appliqué. Elle est utilisée pour les banques d'images ainsi que pour les sites web et forums de partage de photos.
Dois-je spécifier un ID de catégorie lors de la recherche ou de l'ajout d'une image ?
Cela dépend du type de recherche :
Product image searchgeneric image search : l'ID de catégorie est facultatif. Si vous en spécifiez un, il sera prioritaire. Dans le cas contraire, le système prédit la catégorie et renvoie l'ID de catégorie prédit dans la réponse.
Cloth, brand, and generic image searches : le système définit toujours l'ID de catégorie sur
88888888, que vous en spécifiiez un ou non.
Fonctionnement des paramètres Crop et Region
Le comportement du système dépend de la combinaison des paramètres Crop, Region et du type de recherche :
| Crop | Region | Search type | System behavior |
|---|---|---|---|
true ou non défini |
Spécifié | Tout type | Utilise la région spécifiée comme zone principale |
true ou non défini |
Non spécifié | Tout type | Identifie automatiquement la zone principale |
false |
Tout type | Tout type | Ignore la détection du sujet ; extrait les caractéristiques de l'intégralité de l'image |
| Tout type | Tout type | Cloth image search | Ignore les paramètres Crop et Region ; effectue la recherche sur la base de l'image entière |
Comment interpréter SortExprValues dans les résultats de recherche ?
SortExprValues renvoie deux valeurs séparées par un point-virgule (;) :
Première valeur — un score de pertinence. Plus le score est élevé, plus l'image renvoyée est similaire à l'image de recherche. La plage va de
[0, 7.33136443711219e+24], où7.33136443711219e+24indique une correspondance exacte.Deuxième valeur — la distance de Hamming entre les vecteurs caractéristiques des deux images. Une valeur plus élevée signifie que les images sont moins similaires.
Les résultats sont triés selon la première valeur. Image Search ne fournit pas de seuil de similarité pour déterminer si deux images correspondent.
SDK et API
Pourquoi l'appel à buildPostContent échoue-t-il ?
Vérifiez les points suivants :
Tous les champs obligatoires ont des valeurs assignées.
Le corps de la requête est inférieur à 8 Mo.
Intégration OSS
Puis-je utiliser un bucket OSS situé dans une région différente de celle de mon instance Image Search ?
Non. Les instances Image Search ne peuvent pas lire les données depuis des buckets OSS situés dans une autre région. L'instance Image Search et le bucket OSS doivent se trouver dans la même région.
Quelles sont les causes courantes d'échec d'une requête d'importation OSS ?
Les deux causes les plus fréquentes sont une inadéquation de région et des permissions insuffisantes pour l'utilisateur Resource Access Management (RAM).
Inadéquation de région
Le bucket OSS et l'instance Image Search se trouvent dans des régions différentes. Image Search est disponible dans les régions suivantes :
Chine (Shanghai)
Singapour (Singapour)
Chine (Hong Kong)
Japon (Tokyo)
Allemagne (Francfort)
Australie (Sydney) (Fermeture en cours)
Permissions insuffisantes pour l'utilisateur RAM
L'utilisateur RAM ne dispose pas des autorisations nécessaires pour accéder à Image Search ou à Object Storage Service (OSS). Vérifiez les éléments suivants :
L'utilisateur RAM dispose des stratégies requises attachées pour l'accès à Image Search et à OSS.
L'ARN, le nom du bucket et le chemin d'accès aux données sont valides.
Le fichier
increment.metaexiste dans le chemin d'accès aux données spécifié.