Розроблено CBIR-систему, яка здійснює пошук зображень на основі об'єктів, виявлених за допомогою сучасних моделей машинного навчання; проведено серію експериментів для оцінювання ефективності та якості пошуку у великих сховищах зображень із використанням запропонованої CBIR-системи. Експерименти порівняли її продуктивність з наявними методами, підкресливши її сильні сторони та обмеження, а саме: швидше створення дескрипторів, швидше порівняння дескрипторів порівняно з хеш-базованими, ручними та глибинними дескрипторами; ефективне фільтрування даних у сховищі зображень на основі вмісту об'єктів, що дає змогу здійснювати цільовий пошук; вища якість і швидкість пошуку зображень у великих депозитаріях даних порівняно з аналогами. Водночас ефективність системи значною мірою залежить від якості моделі та даних, використаних для виявлення об'єктів, оскільки зображення без виявлених об'єктів не з'являтимуться в результатах пошуку, що потенційно може обмежувати повноту вибірки.