引言

在上一篇文章中，我们介绍了基于Vision API和SimHash的亿级图像去重方案。本文将更进一步，探讨如何应对十亿级图像库的近重复检测挑战，提出一种结合深度哈希学习与图索引的创新架构。该系统在多个关键指标上比传统方法提升显著：

1. 检测精度提升：mAP@100达到0.92（传统方法0.78）
2. 查询速度：P99延迟<50ms（十亿级库）
3. 内存效率：单节点可处理2亿哈希索引

1. 深度哈希特征学习

1.1 混合监督哈希网络

我们设计了一个双分支深度网络，同时学习全局和局部特征：

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)