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两套索引除了结构不同外，其他各类机制都是共用的，例如存储引擎、FailOver逻辑、缓存策略、冷热数据分层策略等

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数据源包括移动端、Web端、后端的各类数据，同时还包括一些监控系统的数据、第三方的数据等

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对于“可观测性”我们要抛开概念/名词本身来发现它的本质，而这个本质往往是和商业（Business）相关，例如：

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POI牌匾的图像检索和学术上主流检索任务（如行人重识别）有着较大的区别，主要包括以下几点：异源数据、遮挡严重以及文本依赖性。

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针对视觉信息特征的提取，我们进一步设计了全局特征分支与局部特征分支，并分别进行了优化。整体技术框架如下图所示：

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首先利用传统匹配算法Sift自动生成模型所需的训练数据，完成模型的冷启动；并且在模型上线后，对线上人工作业结果进行自动挖掘，

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这样的话，模型会过拟合到噪声样本上，从而导致最终效果较差。

2 模型

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针对文本信息，我们使用BERT对牌匾的OCR结果进行编码，将其作为辅助特征，并与视觉特征融合后进行度量学习。

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以多种模态数据的融合对于在语义层级构建多种模态下统一的语言表示模型提出数据支持。其次多模态知识图谱技术可以服务于各种下游领域