淘宝拍立淘的技术主要依赖于 计算机视觉和 深度学习技术，具体包括以下几个方面：
计算机视觉
图像识别：拍立淘通过摄像头捕捉用户上传的商品图片，并利用计算机视觉技术进行图像识别，提取图片中的关键特征。
目标检测：通过目标检测算法，系统能够准确识别图片中的商品及其相关信息，如品牌、型号等。
图像表征：将识别出的图像特征转化为计算机能够理解的数值形式，以便进行高效的搜索和匹配。
深度学习
卷积神经网络（CNN）：自2012年以来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了突破性进展，拍立淘也采用了先进的CNN算法来提高图像识别的准确性和效率。
多模态技术应用：拍立淘不仅依赖图像信息，还结合文本和视频等多模态数据，以提升搜索的精准度和用户体验。
其他技术
3D建模与展示：拍立淘还利用3D建模技术，为用户提供商品的360°全景展示，增强购物的真实感和互动性。
智能推荐系统：通过大数据分析用户的历史购买数据和浏览行为，拍立淘能够个性化推荐商品，提高用户的购物便捷性和满意度。
支付与售后：拍立淘还结合人工智能和机器学习技术，提供智能客服、智能维权等售后服务，提升售后服务的效率和质量。
综上所述，淘宝拍立淘通过结合计算机视觉、深度学习、多模态技术等多种先进技术，为用户提供了一个高效、准确、生动的购物搜索和体验平台。