本文介绍了如何利用分布式计算平台如 Amazon Web Services 和开源工具，以及一小团队的努力，构建、发布和维护一个成本效益高、大规模的视觉搜索系统，并通过 Pinterest 平台进行了一系列实验，证明了基于视觉搜索的内容推荐可以提高用户参与度，分享构建商用视觉搜索引擎的实现细节和经验，以期更广泛地将视觉搜索引入商业应用。

May, 2015

该论文介绍了 Pinterest 的视觉发现引擎，包括相关图钉、相似外观、闪光灯和镜头等服务，以及其技术和产品决策的理由，如物体检测和交互式用户界面，结论指出此视觉发现引擎显著提高了搜索和推荐任务的用户参与度。

Feb, 2017

本篇论文介绍了如何使用基于样式兼容性的完整外观推荐系统 Complete The Look (CTL) ， 并使用超过 1 百万套装和 4 百万商品的外观数据集进行训练。我们描述了评估这个主观任务的方法以及在多个训练方法之间比较模型性能。

Jun, 2020

本文提出一种新颖的端到端方法，用于可扩展的视觉搜索基础设施，通过深度学习技术实现对 eBay 大型图像库的视觉搜索，使用监督式方法优化搜索结果，并采用紧凑二进制签名技术，同时保证了满足搜索准确度与精确度的可扩展性。

Jun, 2017

本文提出了一种统一的端到端方法，用于构建面向电子商务的大规模视觉搜索和推荐系统。我们通过统一的深度卷积神经网络结构，VisNet，来学习嵌入，以捕捉几个语义颗粒度的视觉相似性概念，从而证明了我们方法在 Exact Street2Shop 数据集上的优越性能，为 Flipkart 的 50M 产品目录提供了支持 2K 的视觉推荐查询，从而产生了显著的业务影响。

Mar, 2017

我们设计和实现了一个视觉搜索系统，用于 JD.com 实时图像检索，在分布式分层架构和高效索引方法的支持下，能够支持数百亿个产品图像的实时视觉搜索，并处理频繁的图像更新。该系统可应用于电商等新兴应用领域，并希望分享我们的实践经验，激发中间件社区对于构建实用大规模系统的兴趣和欣赏。

Aug, 2019

本文介绍了阿里巴巴的大规模视觉搜索算法和系统架构，并探讨了在电商环境下如何处理异构的图像数据，在大数据更新中如何处理大规模索引，如何在无大量人工注释的情况下训练有效的深度模型，以及如何通过考虑内容质量来提高用户参与度，最后将所有阶段应用于一个端到端的系统架构，并展示了实验结果。

Feb, 2021

本文主要介绍了计算机视觉领域中，特别关注于时尚领域中的街景图与商家图片之间匹配问题，该文提出了一种基于深度卷积神经网络的模型，使用领域专属的数字表示并在仿真测试中表现良好。

Jul, 2018

本文提出了一种基于机器学习的视觉内容管理系统，用于极大型电子商务产品目录。该系统基于图像分类技术，从多个供应商聚合产品图像，并根据顾客需求进行优化，通过不同阶段的分析实现计算机视觉和深度学习技术，解决实际业务问题。

Nov, 2018

该论文描述了 Pinterest 如何使用多任务深度度量学习系统来学习单个统一的图像嵌入，以帮助用户浏览相关内容和搜索精确产品，还讨论了处理来自不同领域的图像的挑战，并通过离线指标、用户研究和在线 A/B 实验的全面评估证明，他们提出的统一嵌入法改进了 Pinterest 的可视化搜索产品的相关性和互动性。

Aug, 2019