引言

在上一篇文章中，我們介紹了基于Vision API和SimHash的億級圖像去重方案。本文將更進一步，探討如何應對十億級圖像庫的近重復檢測挑戰，提出一種結合深度哈希學習與圖索引的創新架構。該系統在多個關鍵指標上比傳統方法提升顯著：

1. 檢測精度提升：mAP@100達到0.92（傳統方法0.78）
2. 查詢速度：P99延遲<50ms（十億級庫）
3. 內存效率：單節點可處理2億哈希索引

1. 深度哈希特征學習

1.1 混合監督哈希網絡

我們設計了一個雙分支深度網絡，同時學習全局和局部特征：

import torch
import torch.nn as nnclass DeepHashModel(nn.Module):def __init__(self, backbone="resnet50", hash_dim=128):super().__init__()# 全局特征分支self.global_branch = torch.hub.load('pytorch/vision', backbone, pretrained=True)self.global_branch.fc = nn.Linear(2048, hash_dim)