网络搜索是指通过互联网搜索引擎在全球范围内查找和获取相关信息的过程。视觉搜索范式则是一种通过图像或视频进行搜索的新兴搜索方式。
传统的网络搜索主要依靠关键词的输入，用户通过输入与所需信息相关的关键词，搜索引擎会通过爬虫程序从互联网上搜集和索引与关键词相关的网页，然后返回给用户相关的搜索结果。这种搜索方式对于文本信息的获取非常有效，但对于图像、视频等非文本信息的搜索相对有限。
而视觉搜索范式则是利用计算机视觉和机器学习技术，使得用户可以使用图像或视频来直接搜索相关信息。它可以分为以下几个步骤：
图像/视频输入：用户可以通过拍摄照片或上传图像、视频的方式将其作为搜索的输入。
特征提取：系统会对输入的图像/视频进行特征提取，提取出其中的关键特征，如颜色、形状、纹理等。
相似匹配：根据提取的特征，系统会与已有的图像/视频数据库进行比对和相似度匹配，找到与输入图像/视频相似的内容。
结果展示：系统将匹配到的相关图像/视频结果返回给用户，用户可以浏览和选择感兴趣的内容。
视觉搜索范式在实际应用中具有广泛的应用前景，如电子商务中的商品搜索、旅游中的景点识别、社交媒体中的图像标签等。它可以为用户提供更直观、便捷的搜索体验，并且有助于拓宽搜索范围，提供更全面的信息服务。然而，视觉搜索技术目前仍处于发展初期，还存在一些挑战，如图像语义理解、大规模图像数据库管理等问题，需要进一步的研究和改进。
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