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    • As provided herein, a domain model, corresponding to a domain of an image, may be merged with a pre-trained fundamental model to generate a trained fundamental model. The trained fundamental model may comprise a feature description of the image converted into a binary code. Responsive to a user submitting a search query, a coarse image search may be performed, using a search query binary code derived from the search query, to identify a candidate group, comprising one or more images, having binary codes corresponding to the search query binary code. A fine image search may be performed on the candidate group utilizing a search query feature description derived from the search query. The fine image search may be used to rank images within the candidate group based upon a similarity between the search query feature description and feature descriptions of the one or more images within the candidate group.
    • 如本文所提供的,对应于图像域的域模型可以与预训练的基本模型合并以产生经过训练的基本模型。 经过训练的基本模型可以包括转换成二进制码的图像的特征描述。 响应于提交搜索查询的用户,可以使用从搜索查询导出的搜索查询二进制代码来执行粗略图像搜索,以识别具有与搜索查询二进制对应的二进制代码的一个或多个图像的候选组 码。 可以利用从搜索查询导出的搜索查询特征描述对候选组执行精细图像搜索。 精细图像搜索可以用于基于候选组中的一个或多个图像的搜索查询特征描述和特征描述之间的相似度来对候选组内的图像进行排序。