Как Google использует модульную архитектуру (Fetcher/Scorer/Pooler) и мультимодальные данные для поиска семантически похожих изображений

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности стандартного поиска изображений, основанного только на визуальном сходстве, в контексте сложных задач (таких как медицинская диагностика, eCommerce, поиск видео). Он устраняет разрыв между визуальным подобием и семантической/контекстуальной полезностью. Система разработана для работы с гетерогенными аннотациями (текстовые описания, метаданные, структурированные атрибуты), чтобы возвращать результаты, которые похожи не только визуально, но и по смыслу и контексту.

Что запатентовано

Запатентована масштабируемая архитектура и методология для поиска похожих изображений, которая учитывает множество аспектов подобия (plurality of similarity attributes). Система состоит из модулей: Fetchers (для отбора кандидатов), Scorers (для оценки подобия с использованием ансамбля различных моделей машинного обучения) и Pooler (для агрегации оценок и финального ранжирования). Ключевая особенность — способность моделей учитывать не только пиксели изображения, но и связанные с ним мультимодальные данные (аннотации) для определения релевантности.

Как это работает

Система работает по модульному принципу:

• Отбор кандидатов (Fetching): Fetcher получает изображение-запрос и быстро извлекает набор потенциально похожих изображений из базы данных, часто используя поиск по эмбеддингам.
• Многофакторная оценка (Scoring): Запрос и кандидаты отправляются параллельно в несколько модулей Scorers. Каждый Scorer использует свою модель (например, на основе Triplet Loss, Regression Loss) для оценки подобия по разным осям (визуальное, семантическое, контекстуальное).
• Агрегация и Ранжирование (Pooling): Pooler собирает оценки от всех Scorers, взвешивает их (используя, например, Generalized Additive Models) и формирует финальный ранжированный список.
• Агрегация данных: Система также агрегирует информацию из аннотаций найденных изображений для предоставления контекста (например, группировка по общим признакам).

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя патент сфокусирован на радиологии, описанные в нем архитектурные принципы и методы машинного обучения — мультимодальные эмбеддинги, Triplet Loss, механизмы внимания (Attention Mechanisms) и агрегация сигналов от ансамбля моделей — являются фундаментальными для современных систем информационного поиска. Эти методы активно используются Google для понимания схожести контента в Поиске Картинок, Видео и Поиске Товаров.

Важность для SEO

Патент имеет среднее, но важное стратегическое значение для SEO (6.5/10). Он не описывает конкретные факторы ранжирования для веб-поиска, но дает глубокое понимание того, как Google архитектурно подходит к задаче поиска похожих элементов и как используются мультимодальные данные. Это подчеркивает критическую важность предоставления богатого контекста (текст, метаданные, структурированные данные) вокруг изображений для влияния на то, как Google интерпретирует их семантику и релевантность.

Детальный разбор

Термины и определения

Annotations (Аннотации)

Мультимодальные данные, связанные с изображением (метаданные, текстовые отчеты, метки, структурированные данные). Используются моделями для определения контекстуального и семантического подобия.

Attention Mechanisms (Механизмы внимания)

Методы ML (например, Integrated Gradients), которые определяют, какие части входных данных (пиксели изображения или слова в тексте) вносят наибольший вклад в результат работы модели. Используются для локализации признаков.

Dispatcher (Диспетчер)

Компонент архитектуры, который распределяет запрос между несколькими Fetchers и Scorers (часто параллельно) и собирает результаты.

Embeddings (Эмбеддинги / Векторные представления)

Представление данных (изображений, текста) в виде числовых векторов. Подобие оценивается как расстояние между векторами в этом пространстве (Embedding Space).

Fetcher (Модуль выборки)

Компонент системы, который получает запрос и извлекает набор кандидатов (set of candidate similar images) из хранилища данных. Соответствует этапу Retrieval (L1).

Loss Functions (Функции потерь)

Методы для обучения моделей подобия. В патенте упоминаются:

• Classification Loss: Для задач классификации.
• Object Detection Loss: Для оценки точности локализации объектов.
• Regression Loss: Для маппинга эмбеддингов одного типа данных (изображение) на другой (текст) — мультимодальное обучение.
• Triplet Loss: Для обучения моделей ранжирования. Минимизирует расстояние между похожими элементами и максимизирует между непохожими.

Pooler (Модуль агрегации)

Компонент, который получает оценки подобия (similarity scores) от Scorers, агрегирует их и выполняет итоговое ранжирование.

Scorer (Модуль оценки)

Компонент, который генерирует similarity score между запросом и каждым кандидатом, используя определенную модель ML. Соответствует этапам L2/L3 Ranking.

Similarity Attributes (Атрибуты подобия)

Различные оси, по которым оценивается подобие. В патенте упоминаются diagnostic (семантическое/смысловое), visual (визуальное) и patient demographic (контекстуальное).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит два основных независимых пункта (Claim 1 для системы и Claim 19 для метода).

Claim 1 (Независимый пункт — Система): Определяет компьютерную систему для идентификации клинически полезных похожих радиологических изображений.

1. Система включает Fetchers, Scorers и Pooler.
2. Ключевое требование: Scorers используют модель, которая фиксирует множество атрибутов подобия (plurality of similarity attributes), включая diagnostic, visual и patient demographic attributes, а также связанные аннотации.
3. Система также должна выполнять одно из следующего: (i) Агрегировать информацию и группировать результаты по общему тексту из отчетов; (ii) Агрегировать информацию и группировать результаты по наличию/отсутствию условий; или (iii) Использовать модель, обученную определять, принадлежат ли два изображения одному пациенту.

Ядром изобретения является архитектура Fetcher/Scorer/Pooler, сконфигурированная для многофакторного анализа подобия, где интеграция мультимодальных аннотаций обязательна для определения семантического и контекстуального сходства, выходящего за рамки визуального.

Claim 19 (Независимый пункт — Метод): Описывает метод поиска.

1. Курирование базы данных аннотированных изображений.
2. Получение запроса и извлечение кандидатов.
3. Генерация similarity score с использованием как минимум двух разных модулей оценки (at least two different scoring modules).
4. Каждый модуль реализует свою технику моделирования для фиксации множества атрибутов подобия.
5. Метод также включает условия (i), (ii) или (iii), аналогичные Claim 1.

Подчеркивается важность ансамбля моделей. Использование разных техник (подтвержденных в зависимых Claims 6 и 26 как Triplet loss, Classification loss, Regression loss, Object detection loss) необходимо для захвата различных аспектов подобия.

Где и как применяется

Изобретение описывает полноценную систему информационного поиска (Information Retrieval System) для изображений.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит предварительная обработка:

• Курирование хранилища данных с изображениями и их аннотациями.
• Извлечение признаков и генерация эмбеддингов (Embeddings) для изображений и связанных текстов с использованием различных моделей (DCNN, NLP). Эмбеддинги сохраняются в индексе.

RANKING (L1 — Retrieval / Отбор кандидатов)
Этот этап соответствует работе модуля Fetcher.

• Процесс: Быстрый поиск кандидатов в индексном репозитории (Image index repository) по эмбеддингу запроса. Часто используется приближенный поиск ближайших соседей (ANN).
• Выходные данные: Набор потенциально релевантных кандидатов.

RANKING (L2/L3 — Lightweight/Deep Ranking)
Этот этап соответствует работе модулей Scorer.

• Процесс: Параллельная оценка кандидатов несколькими Scorers. Каждый использует свою модель (Triplet Loss, Regression Loss и т.д.) для расчета similarity score, учитывая разные атрибуты подобия.

RERANKING / METASEARCH – Переранжирование и Смешивание
Этот этап соответствует работе модуля Pooler и пост-обработке.

• Процесс (Pooling): Агрегация и взвешивание оценок от разных Scorers для вычисления финального рейтинга.
• Процесс (Агрегация): Группировка результатов и генерация статистики для представления пользователю (формирование выдачи).

На что влияет

• Типы контента и Вертикали: Влияет на поиск по изображениям (Google Images), поиск товаров (Product Search) и видео (Video Search). Принципы мультимодального понимания и многофакторного подобия критичны в этих вертикалях.
• Сложные запросы: Влияет на запросы, где требуется понимание контекста и семантики за пределами визуальных признаков или простого совпадения ключевых слов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется при поступлении запроса на поиск изображений или похожих элементов.
• Условия работы: Работает в реальном времени при обработке запроса, опираясь на предварительно вычисленные эмбеддинги и обученные модели, сгенерированные на этапе индексации.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса на поиск похожего изображения:

1. Получение запроса: Система (через Controller) получает изображение-запрос и его метаданные.
2. Диспетчеризация выборки: Запрос передается в Dispatcher.
3. Выборка кандидатов (Fetching): Fetcher (или несколько Fetchers) извлекает набор кандидатов из хранилища данных (например, через поиск ближайших соседей по эмбеддингам).
4. Диспетчеризация оценки: Dispatcher распределяет запрос и список кандидатов параллельно между несколькими Scorers.
5. Многофакторная оценка (Scoring): Каждый Scorer применяет свою модель для расчета similarity score:
   • Scorer A (Визуальное подобие): Использует визуальные эмбеддинги.
   • Scorer B (Семантическое подобие): Использует мультимодальные эмбеддинги (текст+изображение), возможно обученные с Regression Loss.
   • Scorer C (Контекстуальное подобие): Использует метаданные/структурированные данные.
6. Сбор результатов: Dispatcher собирает оценки от всех Scorers.
7. Агрегация и Ранжирование (Pooling): Pooler применяет метод агрегации (например, Generalized Additive Model или нейронную сеть) для вычисления финального ранга каждого кандидата.
8. Пост-обработка и Агрегация данных: Система агрегирует информацию из аннотаций топовых результатов (например, группирует их по общим признакам).
9. Возврат результатов: Система возвращает ранжированный список и агрегированные данные пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует мультимодальные данные для определения подобия:

• Мультимедиа факторы (Визуальные данные): Пиксельные данные изображений. Из них извлекаются визуальные признаки и эмбеддинги с помощью CNN.
• Контентные факторы (Текстовые данные): Текстовые аннотации, связанные с изображениями (отчеты, описания, ALT-текст). Используются для извлечения текстовых эмбеддингов с помощью NLP-моделей.
• Структурные факторы / Метаданные: Гетерогенные аннотации, включая структурированные данные (демография, метки классов, Schema.org в контексте веба). Используются для определения контекстуального подобия.
• Данные локализации: Информация о расположении объектов на изображении (полученная через Object Detection Loss или Attention Mechanisms).

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует ансамбль моделей и метрик подобия:

• Расстояния в пространстве эмбеддингов: Подобие рассчитывается как косинусное или Евклидово расстояние между векторными представлениями (эмбеддингами).
• Функции потерь (для обучения Scorers):
  • Triplet Loss: Обучение путем сравнения относительных расстояний между тройками (анкорь, позитивный, негативный пример). Позволяет учиться на сравнительных данных.
  • Regression Loss: Ключевая техника для мультимодального обучения. Используется для сопоставления эмбеддингов разных модальностей (предсказание текстового эмбеддинга по изображению).
  • Classification Loss / Object Detection Loss: Используются для оценки подобия на основе общих классов или локализованных объектов.
• Hamming Distance: Упоминается как способ построения упорядочивания для Triplet Loss на основе совпадения атрибутов.
• Методы агрегации (Pooling): Для объединения оценок от разных Scorers используются:
  • Logistic Regression (Взвешенная сумма).
  • Generalized Additive Models (GAMs).
  • Нейронные сети.

Выводы

1. Архитектура для ансамбля моделей: Google использует гибкую архитектуру (Fetcher/Scorer/Pooler) для задач поиска. Это позволяет параллельно использовать ансамбль различных ML-моделей (Scorers) и агрегировать их сигналы (Pooler) для финального ранжирования.
2. Подобие — многофакторная концепция: Патент четко демонстрирует, что подобие оценивается по множеству осей (визуальное, семантическое, контекстуальное). Система не полагается только на визуальное совпадение; она стремится понять смысл и контекст изображения.
3. Критическая роль мультимодальных данных (Аннотаций): Аннотации (текст, метаданные, структурированные данные) играют центральную роль. Они используются как входные данные для моделей наравне с самим изображением.
4. Мультимодальные эмбеддинги и Regression Loss: Описан механизм использования Regression Loss для связывания эмбеддингов изображения и текста. Это ключевая техника для создания общего мультимодального векторного пространства, позволяющая напрямую сопоставлять текст и изображения (как в моделях типа CLIP или MUM).
5. Triplet Loss для обучения ранжированию: Triplet Loss подтвержден как эффективный метод для обучения моделей подобия, фокусируясь на правильном относительном упорядочивании результатов.
6. Локализация и Внимание: Система учитывает не только наличие признака, но и его расположение (используя Attention Mechanisms), что делает оценку подобия более точной.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Принципы патента имеют прямое отношение к оптимизации для Google Images, Video Search и eCommerce.

• Обеспечение богатого текстового контекста (Мультимодальность): Окружайте изображения релевантным текстом (подписи, alt-текст, основной контент). Этот текст выступает в роли «аннотаций». Модели, использующие Regression Loss, связывают визуальный контент с текстовыми концепциями для лучшего понимания семантики изображения.
• Использование детальных структурированных данных (Контекст): Активно применяйте Schema.org (ImageObject, Product, Recipe). Эти данные предоставляют структурированные атрибуты подобия (аналог контекстуального подобия), которые используются Scorers для определения контекстуального сходства.
• Оптимизация визуальной четкости и фокуса (Attention): Изображения должны быть высокого качества. Использование Attention Mechanisms означает, что ключевые объекты должны быть четко видны и находиться в фокусе, чтобы модель могла их корректно локализовать и оценить.
• Создание семантической когерентности: Убедитесь, что изображение тесно связано с темой страницы. Мультимодальные модели оценивают согласованность (когерентность) между визуальным и текстовым контентом.

Worst practices (это делать не надо)

• Изображения без контекста или в нерелевантном окружении: Размещение изображений без сопроводительного текста или вставка стоковых фото в нерелевантный контент. Это лишает систему необходимых аннотаций или создает конфликт между модальностями.
• Игнорирование метаданных и Alt-текстов: Отсутствие базовых текстовых описаний затрудняет интерпретацию изображения и ограничивает его потенциал ранжирования только визуальными признаками.
• Использование вводящих в заблуждение изображений (Clickbait): Использование визуально привлекательных, но не соответствующих содержанию страницы изображений. Модели обнаружат расхождение между визуальной и текстовой модальностями.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический курс Google на мультимодальное понимание контента. Для SEO это означает, что оптимизация изображений и видео не может рассматриваться в отрыве от контента страницы. Архитектура Fetcher/Scorer/Pooler демонстрирует техническую возможность Google объединять множество разнообразных сигналов для точной оценки релевантности. Стратегия должна быть направлена на обеспечение согласованности визуальных, текстовых и структурных сигналов.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация карточки товара (eCommerce) для Image Search и Google Shopping

Применение принципов патента для товара «Красное винтажное кресло».

1. Визуальное подобие (Visual Similarity): Загрузить качественное фото кресла. Это позволяет извлечь чистые визуальные Embeddings.
2. Семантическое подобие (Текст): В Alt-тексте и описании товара детально описать стиль, материалы («Красное бархатное винтажное кресло середины 20 века»). Мультимодальные модели (Regression Loss) свяжут изображение с этим текстом.
3. Контекстуальное подобие (Метаданные): Использовать разметку Schema.org/Product, указав цвет (color=»red»), материал (material=»velvet»). Эти структурированные аннотации помогут Scorers точнее находить похожие товары по атрибутам.
4. Локализация (Attention): Добавить фото деталей (текстура ткани). Attention Mechanisms смогут сфокусироваться на этих деталях для более точной оценки подобия.
5. Ожидаемый результат: Изображение будет лучше ранжироваться по специфическим запросам и чаще появляться в блоках «похожие товары» благодаря точному многофакторному анализу подобия.

Вопросы и ответы