En nyligen föreslagen produktquantization metod är effektiv för storskalig ungefärlig närmaste grannsökning, men dess prestanda på ostrukturerade vektorer är begränsad. I detta dokument introduceras resterande vektorkvantiseringsbaserade metoder som är lämpliga för ostrukturerade vektorer. Databasvektorer kvantifieras med resterande vektorkvantizer. Reproduktionerna representeras av korta koder som består av deras kvantiseringsindex. Euclideans avstånd mellan frågevektor och databasvektor uppskattas av asymmetriskt avstånd, dvs. avståndet mellan frågevektorn och reproduktionen av databasvektorn. Ett effektivt och uttömmande söksätt föreslås genom snabb beräkning av det asymmetriska avståndet. En rak framåt icke-uttömmande sökstrategi föreslås för storskalig sökning. Våra metoder jämförs med två state-of-the-art metoder, spektral hashing och produktquantization, på både strukturerade och ostrukturerade datauppsättningar. Resultaten visar att våra strategier ger de bästa resultaten när det gäller avvägningen mellan sökkvalitet och minnesanvändning.
Chen och Al. REF föreslår resterande vektorquantization baserade metoder att databasvektorer kvantifieras av resterande vektor quantizer.
Approximate Nearest Neighbor Search by Residual Vector Quantization
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}