可扩展视觉实例搜索中的动态性与持久性
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2019-07-17 v2 多媒体
摘要
视觉实例搜索涉及从图像集合中检索出包含某视觉查询实例的图像。为视觉实例搜索设计的系统面临可扩展性的主要挑战：用于实例搜索的数百万张图像集合通常会产生数十亿个必须被索引的特征。此外，随着真实图像集合快速增长，系统还必须提供动态性，即能够在并发服务检索操作的同时处理在线插入。持久性，即从软件和硬件崩溃中正确恢复的能力，是动态性的自然补充。然而，持久性很少被集成到可扩展且动态的髙维索引解决方案中。本文解决了用于实例检索的极大且快速增长局部特征集合在可扩展索引中的动态性与持久性问题。通过扩展可扩展的基于磁盘的高维索引 NV-tree，我们展示了如何实现事务的 ACID 属性，从而确保动态性和持久性。我们对事务型 NV-tree 进行了详细的性能评估：(i) 我们表明尽管有强制 ACID 属性的开销，插入吞吐量依然优异；(ii) 我们还通过使用嵌入在多达 285 亿个高维向量集合中的标准图像基准表明该事务索引真正可扩展；这是文献中报道的最大单服务器评估。
引用
@article{arxiv.1805.10942,
title = {Dynamicity and Durability in Scalable Visual Instance Search},
author = {Herwig Lejsek and Björn Þór Jónsson and Laurent Amsaleg and Friðrik Heiðar Ásmundsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.10942},
year = {2019}
}