Abstrakt. Problemet med landmärkesigenkänning har gett utmärkta resultat i småskaliga datauppsättningar. När det gäller storskalig hämtning, frågor som var irrelevanta med små mängder data, blir snabbt grundläggande för en effektiv hämtningsfas. I synnerhet behöver beräkningstiden hållas så låg som möjligt, medan hämtningsnoggrannheten måste bevaras så mycket som möjligt. I detta dokument föreslår vi en ny multi-index hashing metod som kallas Bag of Indexes (BoI) för Ungefärliga närmaste grannar (ANN) sökning. Det gör det möjligt att drastiskt minska frågetiden och överträffar noggrannhetsresultaten jämfört med de senaste metoderna för storskaligt landmärkesigenkänning. Det har visats att denna familj av algoritmer kan tillämpas på olika inbäddning tekniker som VLAD och R-MAC få utmärkta resultat i mycket korta tider på olika offentliga dataset: Holidays+Flickr1M, Oxford105k och Paris106k.
Magliani m.fl. REF föreslog en ny multi-index hashing metod som kallas Bag of Indexes (BoI) för ungefärliga närmaste grannar sökning.
Efficient Nearest Neighbors Search for Large-Scale Landmark Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}