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第二要素是快，包括写入、查询，能够适用于阿里内外部超大规模的场景（日写入几十PB）。

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在管道之上有两套索引结构，分别是倒排索引以及SortedTable，分别为Traces/Logs和Metrics提供快速的查询能力

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各类数据全部存储在SLS可观测数据引擎中，主要利用SLS提供的索引、查询和聚合分析能力

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同一个地方的POI 的变化量是很低的，如下图所示，只有“汤火功夫”POI是一个新增的挂牌。

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左图来自低质量相机，并且是前向拍摄；右图来自高质量相机，并且是侧向拍摄；因为相机拍摄质量以及拍摄视角不同，这就导致POI牌匾的亮度、

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即内点数量大于阈值的匹配牌匾视作同一牌匾。通常来说，传统特征点匹配算法会存在泛化性不足问题，由此生成的训练数据很可能导致模型无法很好学习

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使得最终的特征图中包含更多的局部信息。除此之外，我们使用GeM[3]池化层替代了最后一个global average pooling，

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但是文本信息在整体信息中占比较小，并且监督信号仅为两张图是否相似，导致文本特征并没有被很好的学习到。

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另一方面，LXMERT、ViLBERT和FashionBERT引入了双流架构，首先独立提取图像和文本的特征

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，即对于产品数据的预训练，我们考虑了三种模态的信息:图像模态(产品图像)、文本模态(产品标题)和知识模态(PKG)。如图2所示，PKG包含<h, r, t>形式的三元组。