面向大规模地标识别的高效最近邻搜索
计算机视觉与模式识别
2018-06-18 v1
摘要
地标识别问题在小型数据集上已取得优异结果。当处理大规模检索时，在少量数据下无关的问题迅速成为高效检索阶段的基本问题。特别是，计算时间需尽可能保持低，同时检索精度须尽可能保留。在本文中我们提出一种称为索引袋（BoI）的新型多索引哈希方法，用于近似最近邻（ANN）搜索。它允许大幅降低查询时间，并在大规模地标识别上相比最先进（SOTA）方法在精度结果上更优。已证明这类算法可应用于不同嵌入技术如 VLAD 和 R-MAC，在不同公开数据集：Holidays+Flickr1M、Oxford105k 和 Paris106k 上以极短时间获得优异结果。
引用
@article{arxiv.1806.05946,
title = {Efficient Nearest Neighbors Search for Large-Scale Landmark Recognition},
author = {Federico Magliani and Tomaso Fontanini and Andrea Prati},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.05946},
year = {2018}
}