图像搜索现在是 不能 选择 样本集 是吧？

是的，不能直接指定A集合和B集合比 ，此回答整理自钉群“【阿里云】图像搜索 - 用户交流群”

如果您是在谈论图像搜索和机器学习的上下文，那么样本集的选择是模型训练过程中的一个重要步骤。在图像搜索或图像识别的场景中，通常会有一个样本集（也称为训集），用于训练模型以便它能够识别和区分不同的对象或特征。集装箱，并且您希望使用图像搜索技术来识别或分类集装箱中的货物，那么您需要准备一个样本集。这个样本集应该包含多种类型的集装箱和货物的图片，以及这些图片对应的标签（例如货物类型、来源地、目的地等）。这样，机器学习模型就可以通过学习这些样本来提高其在真实中的识别准确性。

如果目前无法选择样本集，可能是因为：

1. 缺乏足够的数据：一个好的样本集应该包含大量多样化的数据，以确保模型能够学习到各种情况下的特征。
2. 数据敏感或隐私问题：在海关的场景中，由于涉及隐私和安全的问题，某些数据可能无法用于训练。
3. 技术限制：可能存在技术或资源的限制，使得目前无法进行样本集的选择和模型的训练。

为了解决这个问题，您可以考虑以下几个步骤：

• 数据收集：与海关合作，收集必要的图像数据，确保数据的多样性和质量。
• 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和标注，创建一个适合训练的样本集。
• 模型选择：根据业务需求选择合适的机器学习或深度学习模型。
• 模型训练：使用准备好的样本集对模型进行训练。
• 模型评估与优化：在独立的测试集上评估模型的性能，并根据需要进行优化。

请注意，这个过程可能需要专业的数据科学家或机器学习工程师的参与，并且需和伦理的约束。

您好，应该是不能的。图像搜索通过提取图片内容特征、建立图像搜索引擎，根据用户输入图片，可以快速在图片库中检索到与输入图片相似的图片集合，目前支持以下应用场景

不需要选择样本集的，参考文档：文档

图像搜索技术通常需要选择样本集进行模型训练和测试，以便更好地识别或分类集装箱中的货物。

在图像搜索领域，尤其是涉及到特定业务场景如海关集装箱检查时，样本集扮演了重要角色。以下是一些关于图像搜索和样本集的相关信息：

1. 模型训练测试：为了识别或分类集装箱中的货物，您需要一个样本集来训练图像搜索模型。这个样本集应包含多张标注好的图片，以便于模型学习识别不同的物体或特征。
2. 深度学习进展：近年来，基于内容的图像检索（CBIR）在深度学习技术上取得了显著进展，包括网络结构的改进、深度特征提取和增强等方面。这些进步有助于提高图像搜索的准确性和效率。
3. 语义属性标注：如果是基于语义的检索，需要在检索前对大量图片进行语义属性的标注。这种标注可能存在主观性偏差，且时间成本较高。此外，语义属达图像中包含的丰富信息。
4. 组合图像检索：为提高检索效果，可以采用组合图像检索（CIR），它结合了图像和文本样本进行查询。文本样本提供了如何调整图像以适应预期检索目标的指导，从而通过结合图像和文本信息来精确检索目标图像。

综上所述，虽然在某些情况下图像搜索可能需要依赖样本集，但技术的发展提供了多种方法来优化这一过程，使其更加高效和准确。对于海关这样的特定业务背景，选择合适的图像搜索技术和样本集对于确保货物识别和分类的准确性至关重要。

是的，图像搜索通常不需要选择样本集。根据您的业务背景，您可以考虑使用图像识别技术来识别集装箱上的标签或标识，以便进行自动化处理。您可以将集装箱的图像作为输入，然后使用图像识别算法来检测和识别其中的标签或标识。这样，您就可方案，请提供更多关于您的业务需求和场景的信息，以便我能够更好地帮助您。

您需要比较的是每个集装箱发运前的图片（A组）与到港后的图片（B组）之间的相似度。根据您提供的信息，图像搜索系统通常允许您上传或指定查询图片（在这种情况下是A组的图片），然后系统会在其数据库或索引中搜索与查询图片相似的图片。

然而，您提到的“选择样本集”可能涉及一些特定的功能或配置，这取决于您使用的图像搜索系统或平台的实现方式。一些高级的图像搜索系统可能允许用户定义或选择特定的样本集进行比较，但并非所有系统都具备这样的功能。

因此，为了确定您的图像搜索系统是否支持选择样本集进行比较，您需要查阅该系统的文档或联系技术支持以获取详细的信息。他们将能够告诉您如何配置和使用该系统来满足您的特定需求。

如果您的系统不支持直接选择样本集，您可能需要采取一些额外的步骤来实现您的需求。例如，您可以编写脚本或程序来自动化这个过程，将A组的每张图片与B组的每张图片逐一进行比较，并计算相似度。这可能需要一些图像处理和比较算法的知识，但可以实现您想要的功能。

如果您的业务背景是海关有一批集装箱，并且您想要使用图像搜索技术来识别或分类这些集装箱中的货物，那么通常情况下，您需要有一个样本集（sample set）来进行模型的训练和测试。

样本集通常包含了多张标注过的图像，这些图像代表了您希望识别的各种物体或场景。在图像搜索和计算机视觉领域，这样的样本集是用来训练机器学习模型的，比如深度学习中的卷积神经网络（CNN）。

如果您是在开发一个自定义的图像搜索系统，那么以下是一些基本步骤：

数据收集*：收集集装箱内货物的图片，这些图片应该尽可能多样化，覆盖您希望识别的所有类型的货物。

1. 数据标注：为每张图片添加标签，标签可以是货物的类型、名称或其他有助于识别的信息。

2. 模型选择：根据问题的性质选择一个合适的模型架构。对于图像识别任务，常用的模型包括ResNet、Inception、VGG等。

3. 模型训练：使用标注好的样本集训练模型。这个过程可能需要大量的计算资源和时间。

4. 模型评估：在独立的测试集上评估模型的性能，确保模型具有良好的泛化能力。

5. 部署应用：将训练好的模型部署到实际的图像搜索系统中，进行实时的货物识别。

如果您是在询问某个特定的图像搜索服务或平台，比如Google Cloud Vision API、Amazon Rekognition或者Azure Computer Vision API，那么这些服务通常会提供预训练的模型，您可以根据需要定制或微调这些模型。这些服务可能允许您上传自己的图像作为参考集，以便更好地适应您的特定业务需求。

请注意，如果您的业务涉及敏感数据或受到严格的隐私和安全性要求，您可能需要确保数据处理和存储符合相关的法律法规，例如GDPR或HIPAA。在使用任何第三方服务之前，务必了解其合规性和数据保护政策。

实际上，现代图像搜索技术完全支持根据指定的样本集进行比较和获取相似度的功能。您可以构建一个系统，上传每批集装箱发运前的10张图片作为查询条件（A组），以及对应的到港后图片作为比较样本集（B组）。然后，通过图像识别和搜索技术，比如深度学习中的图像特征提取技术和余弦相似度计算方法，可以有效地比对两组图片之间的相似程度。

例如，可以使用预先训练好的深度学习模型（如ResNet、VGG或基于Siamese网络架构的模型）提取每张图片的特征向量，再通过计算特征向量之间的距离或相似度得分，找出A组中每张图片在B组中最相似的匹配项。

阿里云提供的商业图像搜索服务也支持类似功能，允许上传图片集并在内部进行批量比较。您可以根据实际业务需求选择合适的云端服务或自建解决方案，实现对集装箱发运前后图片的对比分析。只要正确配置和使用相应的图像处理工具和服务，就可以实现在指定样本集之间进行图像相似度搜索。