В статье представлен подход к созданию системы поиска похожих изображений с использованием современных технологий глубокого обучения и векторного поиска. Основное внимание уделено интеграции модели CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) для генерации семантических векторных представлений изображений и библиотеки FAISS (Facebook AI Similarity Search) для эффективного поиска ближайших соседей в многомерном пространстве. Рассматриваются методы семантического поиска, которые учитывают не только визуальное сходство изображений, но и их смысловое содержание. В работе проанализированы различные стратегии индексирования, включая точный поиск, инвертированные файловые индексы (IVF) и иерархические малые миры (HNSW)

Новичков Д.Е. (науч. рук. Евстафьев О.А.) Построение системы поиска похожих изображений с использованием faiss и clip: эффективный и масштабируемый поиск изображений с использованием глубокого обучения и векторного поиск // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15385