图像搜索返回的结果不会按照score从高到底返回吗?能自定义排序吗?
阿里云图像搜索的结果默认是按照产品ID进行分组降序排列的,也就是说同一组内的产品ID结果不会重复。然而,这并没有明确指出是否根据某种评分(score)从高到低排序。至于是否可以自定义排序,当前的信息中没有明确的相关内容。
图像搜索返回的结果一般会按照得分从高到底排序,得分越高意味着图像越相似。
Flink 的图像是基于深度学习算法计算出来的特征向量,其中得分越接近说明图像越相似。排序可以基于计算得出的距离值来排序。
然而,Flink 不支持自定义排序,但可以通过自定义变换算子或者 Map 方法实现自定义排序。
例如,在 Java 中,可以实现下面这样的功能:
DataStream<Tuple2<String, Float>> result = imageSearch.filter(new KeySelector<Tuple2<String, Float>, String>() {
@Override
public String getKey(Tuple2<String, Float> value) throws Exception {
return value.f0;
}
})
您好,图像搜索返回的结果是按照图片间的相似度降序排列的(即按照相似度从高到底排列)。但由于图像搜索产品支持同一个ProductID下可以有多个PicName(即同一个商品ID下可以有多张图片,类似电商APP中同一个宝贝下有多张主图),所以针对同一个商品ID下的不同PicName在排序时会优先将这个商品ID下最相似的图片排在最前面,同时这个商品ID下的其他相似图片默认会排在后面,所以会出现相似度先由大变小,在突然由小变大的情况。目前暂时不支持自定义排序的。
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