Fisher Vector с LSH?

Question

Я хочу внедрить систему, в которой задано входное изображение, оно возвращает разумный аналогичный (приближение допустимо) в наборе данных (около) 50K изображений. Время играет решающую роль.

Я буду использовать параллельную версию SIFT для получения матрицы дескрипторов D. Я читал о Fisher Vector (FV) (VLfeat и реализациях) в качестве учебной и гораздо более точной альтернативы Bag of Features (BoF) для представления D как единого вектора v.

Мой вопрос являются:

1. Какое расстояние используется для ПВС? Это евклидова? В этом случае я бы использовал LSH на эвклидовом расстоянии, чтобы быстро найти приблизительный соседний FV.
2. Есть ли другие эффективные FV (с точки зрения времени) C++ реализация?

Answer 1

Другой способ, который вы могли бы принять во внимание, - VLAD кодирование. (В принципе, не вероятностная версия FV, заменяющая GMM с помощью кластеризации k-Means)

Реализация незначительно отличается от стандартного квантования векторов, но мои эксперименты показали гораздо лучшую производительность со значительно более низким размером кодовой книги.

Он использует эвклидовое расстояние, чтобы найти ближайший вектор кодовой книги, но вместо того, чтобы просто подсчитывать элементы, он накапливает все элементы остаточный.

Пример для поиска изображений: Link

FV/VLAD бумаги: Paper