För många datorseende problem, den mest tidskrävande komponenten består av närmaste granne matchning i högdimensionella utrymmen. Det finns inga kända exakta algoritmer för att lösa dessa högdimensionella problem som är snabbare än linjär sökning. Ungefärliga algoritmer är kända för att ge stora speedups med endast mindre förlust i noggrannhet, men många sådana algoritmer har publicerats med endast minimal vägledning om att välja en algoritm och dess parametrar för varje givet problem. I den här artikeln beskriver vi ett system som svarar på frågan: "Vad är den snabbaste närmaste-grann-algoritmen för mina data?" Vårt system kommer att ta varje given datauppsättning och önskad precisionsgrad och använda dessa för att automatiskt bestämma de bästa algoritm- och parametervärdena. Vi beskriver också en ny algoritm som tillämpar prioritetssökning på hierarkiska k-means träd, som vi har funnit ge den mest kända prestandan på många datauppsättningar. Efter att ha testat en rad alternativ har vi funnit att flera randomiserade k-d träd ger bästa prestanda för andra datauppsättningar. Vi släpper public domain-kod som implementerar dessa metoder. Detta bibliotek ger ungefär en storleksordning förbättring i frågetid över bästa tidigare tillgängliga programvara och ger helt automatiserad parameterval.
Muja REF approximerar närmaste grannar med automatisk algoritmkonfiguration.
Fast approximate nearest neighbors with automatic algorithm configuration
{'venue': 'In VISAPP International Conference on Computer Vision Theory and Applications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}