Как найти вектор по картинке

Как искать векторную графику

Пример векторной графики — шрифты. Шрифт можно увеличивать и качество его не меняется.
Вектор это линия. Заданы точки, которые соединяет линия прямая или изогнутая. Как ни увеличивай, линия остается линией, качество не теряется. Но внутри линии может быть сплошная заливка или простое перетекание цвета, сложного рисунка не получится.

Торренты

Здесь и большая база и достаточно активные раздачи. Можно найти большие пакеты векторной графики. Что касается логотипов, то смотрите на дату закачки и отзывы, могут быть сильно устаревшие. Много таких коллекций гуляет по интернету.
Что касается геральдики, также смотрите, чтобы коллекция была не слишком старая. В старой много гербов низкого качества или черно-белых.

Поиск картинок на Google

Можно воспользоваться поиском похожих картинок (просто наводим на картинку и жмем на ссылку внизу «похожие»).

В поле для поискового запроса можно нажать значок фотоаппарата и сделать поиск по вашей картинке, которая есть у вас на компьютере или в интернете.

Wikipedia

Кстати, не редко бывает, что на русской версии сайта нет векторной картинки, а на немецкой есть. Чаще бывает векторная графика на немецкой версии, на втором месте — английская версия.

20 ресурсов, на которых можно скачать векторные изображения бесплатно

Ресурсы с бесплатными шрифтами и изображениями – у дизайнеров востребованы. Но чтобы найти подходящее изображение, нужно перелопатить сотни страниц. Чтобы помочь вам в этом деле, мы отобрали лучшие интернет-ресурсы, где можно легко найти и скачать векторные изображения бесплатно.

1. Freepik

Freepik добавляет сотни бесплатных векторных изображений каждый день.

Сервис именует себя « ведущим поиском бесплатных векторных рисунков ». Данный ресурс – верный помощник в поисках бесплатных векторных изображений, иллюстраций, иконок, PSD макетов и фотографий. На сайте размещены миллионы векторных картинок, и каждый день добавляется еще по сотне. Скачивать изображения можно в форматах AI , EPS и SVG .

2. FlatIcon

FlatIcon – крупнейшая в мире поисковая система векторных изображений. Ресурс может похвастаться коллекцией, состоящей и более 100 тыс. элементов. Изображения можно скачивать в форматах PNG , SVG , EPS , PSD и BASE .

3. Fudgegraphics

Блог Fudgegraphics ведется лично дизайнером Францем Джейтцем , так что здесь не найти сотен бесплатных изображений. Но данный ресурс отличается наличием качественных бесплатных работ автора, и славится лучшими текстурами брызг, доступных онлайн.

4. FreeVectors

FreeVectors.net – портал любителей векторной графики, делящихся своими работами. Последние добавленные изображения размещаются в начале страницы. Все векторные иконки для сайта бесплатны для личного использования.

5. 1001 Free Downloads

1001Freedownloads – быстрая и удобная в использовании платформа.

Команда 1001 Freedownloads каждый день находится в поисках лучших бесплатных векторных изображений для дизайнеров. На сайте размещены тысячи бесплатных векторных рисунков, фотографий, кистей, градиентов, PSD макетов , шрифтов и многого другого. Здесь можно найти авторские изображения, созданные дизайнерами компании.

6. DryIcons

DryIcons предоставляет свободный доступ к более чем 5000 высококачественных иконок ( в 77 тематических наборах ), и 1700 векторным изображениям для дизайнеров и разработчиков.

DryIcons – разработчик уникальных наборов иконок, векторных изображений и шаблонов. Все они распространяются бесплатно и могут быть скачаны с ресурса.

Свободная лицензия дает право использовать векторные иконки социальных сетей, изображения и шаблоны DryIcons на любом сайте, веб-приложении или презентации.

7. Snap2objects

На сайте представлены реалистичные изображения продукции Apple , идеально подходящие для создания макетов и демонстраций.

Изучение сайта может отнять какое-то время, но это стоит того. Вы сможете бесплатно скачать уникальные векторные иконки предметов и городов, в том числе Нью-Йорка, Парижа, Лондона, Москвы и Токио.

8. Vector Portal

На портале Vector Portal можно найти огромное количество бесплатных векторных изображений, доступных для частного и коммерческого использования. С помощью удобных фильтров вы сможете легко отсортировать результаты, так что непременно найдете то, что вам нужно.

9. Deviant Art

В настоящий момент Devian Art является одним из крупнейших сообществ художников, в котором размещается множество бесплатных работ, в том числе и векторных иконок для Фотошопа. Но среди сотен изображений не всегда легко найти то, что нужно. Поэтому используйте поиск и фильтры, чтобы упростить задачу.

10. DaFont

Данный ресурс содержит множество черно-белых версий логотипов популярных сайтов.

Dingbat Fonts является сборником небольших наборов векторных иконок. Учтите, что не все предлагаемые шрифты являются бесплатными, так что не забудьте включить необходимый фильтр перед поиском.

11. Fontspace.com

Сайты со шрифтами более удобны и приятны в использовании, чем загруженные информацией порталы изображений. Fontspace разработан для того, чтобы пользователям было комфортно им пользоваться. Например, при наведении на иконку, появляется информация о том, бесплатная она или нет.

12. Brands of the World

Логотипы всех известных мировых компаний в высоком качестве.

Brands of the World – незаменимый ресурс для тех, кто разрабатывает корпоративные сайты. Вместо того чтобы писать в компанию и долго ждать запрошенный логотип в высоком качестве, можно просто скачать его с этого сайта.

13. Spoongraphics

Замечательный набор векторных текстур разрушения, которые можно добавить к любому изображению
Spoongraphics – персональный блог дизайнера Криса Спунера, на котором размещено большое количество качественных авторских работ. Зайдя на сайт в поисках векторных иконок, вы непременно останетесь и уделите внимание ценным и полезным статьям.

14. Vecteezy

Один из лучших ресурсов для поиска векторных изображений карт.

Vecteezy – довольно популярный ресурс, содержащий огромное количество векторных изображений. Но не все они являются качественными, поэтому вам придется потратить определенное время на поиск рисунков, подходящих для использования.

15. DesignContest

Найти качественные шаблоны футболок на просторах интернета практически невозможно! DesignContest предлагает лучшие изображения в данном сегменте.

DesignContest является коммерческим сайтом, и найти на нем бесплатные изображения не так легко. Но на нем можно бесплатно скачать шаблоны одежды отличного качества, и некоторые другие категории картинок. Чтобы вывести результаты поиска бесплатных изображений, кликните по левому нижнему меню.

16. Free Vector Archive

Этот сайт предлагает множество бесплатных изображений и очень удобную систему навигации. Вы можете искать векторные иконки для сайта по цвету, теме, популярности или формату файла. На ресурсе нет надоедливой рекламы, и он прост в использовании – отличное место для поиска бесплатных векторных изображений.

17. All Silhouettes

Несмотря на то, что на сайте много рекламы, All Silhouettes имеет множество плюсов по сравнению с другими ресурсами. Все наборы изображений отсортированы и легко находятся в поиске.

18. VectorStock

VectorStock нацелен на продажу изображений по приемлемой цене, но также он может похвастаться приличным количеством бесплатных рисунков. Все изображения доступны для скачивания в формате EPS . Чтобы приступить к поиску и скачиванию файлов векторных иконок для Фотошопа, зарегистрируйтесь.

19. FreeVector

На FreeVector размещено более 16 тысяч наборов векторных изображений. Здесь реализован удобный поиск по категориям, и огромным плюсом является наличие в коллекции логотипов известных компаний.

20. Vector Open Stock

На сайте имеется множество категорий бесплатной векторной графики: фоновые изображения, цветы, изображения и шаблоны на свадебную тематику. На момент написания этой статьи, на сайте уже было размещено 12741 изображение, и их количество увеличивается каждый день!

Ну что, нашли для себя полезный ресурс? Пожалуйста, дайте нам знать об этом в комментариях.

10 лучших сайтов с бесплатной векторной графикой

Сегодня все мы немного избалованы огромным выбором бесплатных фотографий. А вот с векторной графикой дела обстоят похуже – найти качественные изображения в море бездарного клипарта гораздо сложнее. Преимущество векторных иллюстраций заключается в том, что они могут масштабироваться без потери качества – эти файлы очень полезны, когда нужно одну и ту же картинку распечатать на визитке и на огромном баннере. Векторная графика может использоваться в веб-дизайне, для создания инфографики и самых разных печатных материалов: журналов, брошюр, листовок и плакатов. FreelanceToday предлагает вашему вниманию 10 сайтов с бесплатной векторной графикой.

На сайте Stockio можно найти свыше 3000 бесплатных векторных изображений, доступных для скачивания. Также там есть дополнительный раздел для иконок, некоторые из которых сделаны в векторных графических редакторов. Коллекция включает в себя самые разные иллюстрации, в том числе паттерны и инфографику. На сайте присутствует удобный поиск, так что пользователю будет легко найти нужное изображение. Файлы доступны в разных форматах (AI, EPS, JPG), а скачивать можно сразу без авторизации или регистрации. Несмотря на то, что регистрироваться не обязательно, это стоит сделать, так как данный функционал позволяет сохранять понравившиеся изображения и отслеживать свои загрузки. На Stockio также можно скачать бесплатные фотографии, видео и шрифты.

Free Vector это сайт с бесплатными векторами, в коллекции которого содержится белее чем 200 тысяч файлов в форматах EPS. AI, PDF и SVG. Пользователь может искать нужное изображения как по ключевым словам, так и путем просмотра категорий 3D, Icon, Animals, Vintage и Business. Для того, чтобы скачивать файлы, не требуется создавать учетную запись, однако при таком способе загрузки пользователю показывается реклама. Бесплатные изображения могут использоваться только в некоммерческих проектах, но если оформить подписку в размере $9,99 в месяц, то можно получить доступ к премиум-лицензии, которая подразумевает коммерческое использование векторной графики.

FreeVectors.net существует уже 10 лет и его создатели стремятся сделать все, чтобы файлы в его коллекции были легко доступны для поиска. Функция поиска по ключевым словам автоматически завершается по мере ввода запроса, так что пользователь может получить несколько новых идей, которые ему предложит система. У каждого векторного изображения имеется своя лицензия на коллективное использование, а большинство файлов бесплатны, но только для личных проектов. Регистрация не требуется, но перед началом загрузки на 5 секунд появляется всплывающая реклама. Единственная серьезная проблема с данным сайтом заключается в том, что некоторые из файлов более недоступны для скачивания, хотя большая часть коллекции скачивается без проблем. Еще один минус: пользователь не может самостоятельно указать нужный векторный формат, так что приходится надеяться на удачу.

Сайт Vector Portal существует с 2005 года и на данный момент является одинм из самых крупных ресурсов с бесплатной векторной графикой. Помимо качественных стоковых векторов, там можно найти большой выбор кистей для Photoshop и Illustrator, а также различные графические материалы. Пользователь может искать графику по ключевым словам или просматривать категории (флаги, животные, шаблоны и так далее). Также есть возможность просмотра недавно загруженных и самых популярных изображений. Загрузка начинается сразу же, но при этом открывается новая вкладка в браузере, что некоторых раздражает. Большинство файлов представлены в форматах EPS и AI. Векторные иллюстрации могут использоваться для коммерческих проектов, но нужно быть внимательным и проверять лицензию. На Vector Portal также имеется блог с идеями и туториалами, что может помочь новичкам, только осваивающим векторные редакторы.

Vecteezy позволяет легко находить и скачивать векторный клипарт, хорошо отсортированный по трем основным темам: искусство, иконки и шаблоны. Также пользователям доступны такие разделы, как последние поступления и различные категории. Каждый файл имеет собственную лицензию, при этом большинство из них бесплатны как для личного, так и для коммерческого использования. Обязательная регистрация не требуется, но она ускоряет скорость загрузки. На сайте есть возможность оставлять комментарии и сохранять интересные файлы в личном аккаунте. Vecteezy обладает уникальной особенностью – на сайте есть встроенный онлайн-редактор, который позволяет редактировать изображения, менять цвет и шрифты перед скачиванием файла.

Сайт Dry Icons интересен тем, что специализируется на бесплатных векторных иконках, тем не менее, там можно найти и другую векторную графику. В коллекции представлено свыше 6700 файлов. По правилам, все файлы, использованные в личных и коммерческих проектах, должны сопровождаться ссылкой на ресурс Dry Icons. Иконки и графика представлены в виде наборов, а самые последние поступления отображаются на главной странице. Нужную картинку можно искать по ключевым словам, при этом система понимает направление мысли пользователя и предлагает похожие категории. Например, поиск по запросу «кошки» сопровождается предложением таких категорий, как домашние животные или «собаки». Загрузка файла начинается через 3 секунды после нажатия на кнопку, при этом пользователь не узнает формат файла, пока скачивание не закончится. Непонятно почему, но дизайнеры сайта смешали бесплатные векторные изображения с графикой Shutterstock, так что при поиске выдаются все результаты, как платные, так и нет. Это может раздражать некоторых пользователей.

На сайте Vexels можно найти очень качественные векторные иллюстрации, но при поиске вектор смешивается с растровыми форматами PSD и PNG, так что обязательно нужно проверять, какой именно файл скачивается. Это делается просто: достаточно навести на иконку курсор и появится подпись с указанием формата. Большинство изображений доступны для бесплатного скачивания, но при желании можно пожертвовать небольшую сумму создателю графики. К сожалению, все файлы бесплатны только для личного использования, их нельзя печатать на упаковке или использовать в коммерческих веб-приложениях. Чтобы обойти это препятствие, можно приобрести расширенную лицензию за 7,49 долларов в месяц. Также можно купить лицензию на отдельное изображение за $5. Платный аккаунт открывает доступ к онлайн-редактору с готовыми шаблонами открыток, сайтов, приглашений, баннеров и другой графики.

Если нужно найти векторные иконки, то имеет смысл посетить сайт Flat Icon. На данном ресурсе можно найти более 10 тысяч наборов иконок, большинство из которых доступны для бесплатного скачивания. Платная подписка за $7,50 в месяц открывает доступ к разделу премиум — такие иконки можно использовать в коммерческих проектах. Все иконки хорошо отсортированы, на сайте есть поиск по категориям, а также фильтр цветных и черно-белых иконок. На Flat Icons есть очень удобный функционал, позволяющий создавать собственные коллекции иконок без скачивания всего набора. Пользователи могут скачать файлы в формате PNG, SVG, EPS и PSD. Загрузка доступна только для зарегистрированных пользователей. После регистрации все файлы скачиваются мгновенно, но иногда появляется всплывающая реклама с предложением приобрести платный аккаунт.

Freepik это огромный портал с бесплатной векторной графикой, чья коллекция насчитывает свыше 300 тысяч файлов в форматах AI и EPS. Искать можно как в категориях, так и по ключевым словам. Векторная графика бесплатна для личного и коммерческого использования, но желательно вносить небольшие пожертвования, если у пользователя нет платного аккаунта, который стоит $7,50 в месяц. Незарегистрированные пользователи могут скачать всего 5 файлов в день, регистрация позволяет загрузить 30 файлов в день. Загрузка файлов прерывается всплывающей рекламой, которую, впрочем, можно тут же закрыть.

В основном Vector Stock предлагает платные векторные изображения, но на данном сайте также есть примерно 150 тысяч бесплатных векторов. Поиск позволяет искать только бесплатные изображения, причем есть возможность просмотреть похожие картинки. Очень удобно, что пользователь может выбрать, в каком формате он хочет скачать файл. Также есть возможность платной подписки, позволяющей коммерческое использование загруженных файлов. На Vector Stock требуется обязательная регистрация. После регистрации, скачивание производится без задержек и всплывающей рекламы, также можно подключить Dropbox, что пригодится при медленном интернет-соединении.

Как искать векторную графику

База списковСравнительный обзор

Оповещения
Что ищут?
Форма поиска на сайт
Аналоги западным сервисам

Поисковики

Ведущие поисковики
Альтернативные поисковики
Пиринговый поиск
Анонимный поисковик
Поисковики по странам
Голосовой поиск

Тематические

Локальный поиск
Научный поиск
Поиск книг
Поиск альтернативы всего

Как искать

Как искать картинки

Как искать видео
Как искать программы
Как искать информацию
Как искать новости

Пример векторной графики — шрифты. Шрифт можно увеличивать и качество его не меняется.
Вектор это линия. Заданы точки, которые соединяет линия прямая или изогнутая. Как ни увеличивай, линия остается линией, качество не теряется. Но внутри линии может быть сплошная заливка или простое перетекание цвета, сложного рисунка не получится.

Торренты

Здесь и большая база и достаточно активные раздачи. Можно найти большие пакеты векторной графики. Что касается логотипов, то смотрите на дату закачки и отзывы, могут быть сильно устаревшие. Много таких коллекций гуляет по интернету.
Что касается геральдики, также смотрите, чтобы коллекция была не слишком старая. В старой много гербов низкого качества или черно-белых.

Поиск картинок на Google

Можно воспользоваться поиском похожих картинок (просто наводим на картинку и жмем на ссылку внизу «похожие»).

В поле для поискового запроса можно нажать значок фотоаппарата и сделать поиск по вашей картинке, которая есть у вас на компьютере или в интернете.

Wikipedia

Кстати, не редко бывает, что на русской версии сайта нет векторной картинки, а на немецкой есть. Чаще бывает векторная графика на немецкой версии, на втором месте — английская версия.

увеличиваю векторная icon

Компьютер поиск вектор

набор иконок поиска вектор

Векторная иллюстрация бизнесмен экономя деньги вставив монеты в большую лампочку в поисках вектор идей

значок поиска вектор дизайн

значок поиска вектора

плоский значок поиска вектор

плоский значок поиска вектор

плоский значок поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

значок поиска вектор с прозрачным фоном

логотип водяных галочек поиск вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок линии поиска вектор

значок поиска вектор с белым фоном

плоский интернет значок поиска вектор

красивый значок поиска вектор глиф

значок поиска вектор с белым фоном

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок поиска вектор глиф

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

красивый значок линии поиска вектор

Pngtree 3-я годовщина

Купи 1 год и получи 3 года.

Присоединяйтесь к команде проектантов pngtree

Загрузите первый дизайн, защищенный авторским правом. получить пакет купонов дизайнера $5 + $88

2017-2020 Шанхайская HuaiTu сетевая научная компания с ограниченной ответственностью . -Все права защищены.

Поделитесь и получите бесплатные загрузки

Вы приглашали один друг в каждом разе то получите 40 загрузок.

С вашей социальной сетью.

5,563,653+ Проектант присоединился к pngtree

Зарегистрируйтесь и начните скачивание

Уже зарегистрирован один аккаунт? авторизоваться

спасибо за выбор pngtree мы уже отправили вам электронное письмо с ссылкой для подтверждения нажмите на ссылку чтобы завершить регистрацию Если вы не получили письмо в течение 1 минуты нажмите кнопку «Отправить» и мы отправим вам другое письмо. Отправить снова Попробуй еще раз.

Время на прочтение
6 мин

Количество просмотров 2.8K

Предположим, нам необходимо выполнить поиск в большой коллекции литературных произведений, используя запросы, требующие точного соответствия названия, автора или других легко индексируемых критериев. Такая задача хорошо подходит для реляционной базы данных и такого языка, как SQL. Однако, если мы хотим использовать более абстрактные запросы, такие как «Поэма о гражданской войне», становится невозможным полагаться на наивные метрики сходства вроде количества общих слов между двумя фразами. Например, запрос «научная фантастика» больше связан с «будущим», чем, например, с «наукой о Земле», несмотря на то, что в первом случае у нас нет общих слов, а во втором есть общекоренное слово к одному из слов запроса.

Машинное обучение значительно улучшило способность компьютеров понимать семантику языка и, следовательно, отвечать на эти абстрактные запросы. Современные модели машинного обучения могут преобразовывать входные данные, такие как текст и изображения, в эмбеддинги — многомерные векторы, обученные таким образом, чтобы более похожие входные данные располагались ближе друг к другу в векторном пространстве. Таким образом, для данного запроса мы можем вычислить его эмбеддинг и найти литературные произведения, эмбеддинги которых будут ближе всего к запросу. Так, машинное обучение превратило абстрактную и ранее трудно определяемую задачу в строго математическую. Однако остается проблема вычислений: как быстро найти ближайшие эмбеддинги набора данных для данного эмбеддинга запроса? Набор эмбеддингов часто слишком велик для поиска перебором, а его высокая размерность затрудняет оптимизацию отсечением.

В своей статье на конференции ICML 2020 «Accelerating Large-Scale Inference with Anisotropic Vector Quantization» авторы решают эту проблему, сосредоточив внимание на том, как сжимать векторы из набора данных для быстрого вычисления приближенных расстояний, и предлагают новый метод сжатия, который значительно повышает точность по сравнению с предыдущими работами по данной теме. Этот метод используется в недавно созданной авторами библиотеке поиска схожих векторов с открытым исходным кодом (ScaNN) и позволяет в два раза превзойти другие библиотеки поиска схожих векторов, по данным ann-benchmarks.com.

Важность поиска по векторному сходству

Поиск на основе эмбеддингов — это метод, который эффективен при ответах на запросы, которые полагаются на семантическое понимание, а не на простые индексируемые характеристики. В этом методе модели машинного обучения учатся отображать запросы и элементы базы данных в общее векторное пространство, так что расстояние между эмбеддингами несет семантическое значение, т.е. похожие элементы расположены ближе друг к другу.

Модель нейронной сети с двумя «башнями», проиллюстрированная выше, представляет собой особый тип поиска на основе эмбеддингов, при котором запросы и элементы базы данных отображаются в векторное пространство двумя соответствующими нейронными сетями. В этом примере модель отвечает на запросы на естественном языке для гипотетической литературной базы данных.

Чтобы ответить на запрос с помощью этого подхода, система должна сначала сопоставить запрос с векторным пространством. Затем она должна найти среди всех эмбеддингов базы данных наиболее близкие к запросу; это проблема поиска ближайшего соседа (nearest neighbor search). Один из наиболее распространенных способов определить сходство эмбеддингов запроса и базы данных — по их скалярному произведению; этот тип поиска ближайшего соседа известен как поиск максимального скалярного произведения (maximum inner-product search, MIPS).

Поскольку размер базы данных может легко исчисляться миллионами или даже миллиардами, MIPS часто становится бутылочным горлышком с точки зрения скорости вывода, а поиск полным перебором оказывается непрактичным. Все это свидетельствует о необходимости использования приближенных алгоритмов MIPS, которые готовы пожертвовать высокой точностью ради значительного ускорения по сравнению с поиском методом грубой силы.

Новый подход квантизации для MIPS

Несколько современных решений для MIPS основаны на сжатии элементов базы данных, так что аппроксимация их скалярного произведения может быть вычислена лишь за часть времени, затрачиваемого на решение методом грубой силы. Это сжатие обычно выполняется с помощью выученной квантизации, когда кодовая книга векторов выучивается из базы данных и используется для приближенного представления ее элементов.

Предыдущие схемы проводили векторную квантизацию элементов базы данных с целью минимизировать среднее расстояние между каждым вектором и его квантизованной формой . Хотя это полезный показатель, его оптимизация не эквивалентна оптимизации точности поиска ближайшего соседа. Ключевая идея, лежащая в основе статьи авторов, заключается в том, что более высокое среднее расстояние между векторами может фактически привести к более высокой точности MIPS.

Интуиция этого результата проиллюстрирована ниже. Предположим, у нас есть два эмбеддинга базы данных и , и мы должны квантизовать каждый в один из двух центров: или . Наша цель — квантизовать каждый в так, чтобы скалярное произведение было как можно более похоже на исходное скалярное произведение . Это можно представить себе как создание такой проекции , которая была бы как можно более похожа на проекцию на . В традиционном подходе к квантизации (слева) авторы выбирают ближайший центр для каждого , что приводит к неправильному относительному ранжированию двух точек: больше, чем , даже если меньше, чем ! Если вместо этого присвоить переменной и переменной , мы получим правильное ранжирование. Это показано на рисунке ниже.

Цель состоит в том, чтобы квантизовать каждый в или . Традиционная квантизация (слева) приводит к неправильному порядку и для этого запроса. Несмотря на то, что предложенный авторами подход (справа) выбирает центры дальше от точек данных, это фактически приводит к меньшей ошибке скалярного произведения и более высокой точности.

Оказывается, направление имеет значение так же, как и величина — даже несмотря на то, что дальше от , чем , смещен от в направлении, почти полностью ортогональном , в то время как смещение параллельно (для применимо то же самое, но в обратную сторону). Ошибка в параллельном направлении гораздо более вредна в проблематике MIPS, потому что она непропорционально влияет на высокие скалярные произведения, которые по определению являются теми, которые MIPS пытается точно оценить.

Основываясь на этой интуиции, авторы придают больший вес ошибки квантизации, которая параллельна исходному вектору. Новую технику квантизации назвали анизотропной векторной квантизацией из-за направленной зависимости ее функции потерь. Способность этого метода повысить ошибку квантизации более маленьких скалярных произведений в обмен на высокую точность для больших скалярных произведений является ключевым нововведением и источником повышения производительности.

На приведенных выше диаграммах эллипсами обозначены контуры равных значений функции потерь. При анизотропной векторной квантизации ошибка, параллельная исходной точке данных , штрафуется больше.

Анизотропная векторная квантизация в ScaNN

Анизотропная векторная квантизация позволяет ScaNN лучше оценивать скалярные произведения, которые, вероятно, будут в топ-k результатах MIPS, и, следовательно, достигать более высокой точности. В тесте glove-100-angular от ann-benchmarks.com библиотека ScaNN превзошла одиннадцать других тщательно разработанных библиотек поиска по векторному сходству, обрабатывая примерно вдвое больше запросов в секунду при заданной точности по сравнению с ближайшим решением.

Recall@k — это распространенная метрика точности поиска ближайшего соседа, которая измеряет долю истинных ближайших k соседей, присутствующих в возвращенных алгоритмом k соседях. ScaNN (верхняя пурпурная линия) неизменно обеспечивает самую высокую производительность в различных точках компромисса между скоростью и точностью.

ScaNN — это библиотека с открытым исходным кодом, и вы можете протестировать ее самостоятельно на GitHub. Библиотека может быть установлена напрямую через pip и имеет интерфейсы для входных данных формата TensorFlow и Numpy. Дополнительные инструкции по установке и настройке ScaNN см. в репозитории на GitHub.

Заключение

Изменение цели векторной квантизации для ее согласования с целями MIPS позволило авторам достичь высокого уровня производительности в бенчмарках поиска ближайшего соседа, что является ключевым показателем эффективности поиска на основе эмбеддингов. Хотя анизотропная векторная квантизация является важным методом, авторы полагают, что это всего лишь один пример повышения производительности, достижимой за счет оптимизации алгоритмов для конечной цели повышения точности поиска, а не для промежуточной цели, такой как искажение сжатия.

Авторы

• Автор оригинала – Philip Sun
• Перевод – Смирнова Екатерина
• Редактирование и вёрстка – Шкарин Сергей