Abstract-This paper introducerar en produktquantization-baserad metod för ungefärliga närmaste grannsökning. Tanken är att sönderdela utrymmet till en kartesisk produkt av lågdimensionella subrymder och att kvantifiera varje subrymd separat. En vektor representeras av en kort kod som består av dess subrymdskvantiseringsindex. Det euklideiska avståndet mellan två vektorer kan beräknas effektivt från deras koder. En asymmetrisk version ökar precisionen, eftersom den beräknar det ungefärliga avståndet mellan en vektor och en kod. Experimentella resultat visar att vår strategi söker efter närmaste grannar effektivt, särskilt i kombination med ett inverterat filsystem. Resultat för SIFT- och GIST-bilddeskriptorer visar utmärkt söknoggrannhet och överträffar tre toppmoderna metoder. Skalbarheten hos vårt tillvägagångssätt är validerad på en datamängd på två miljarder vektorer. Index Terms-High-dimensionell indexering, bildindexering, mycket stora databaser, ungefärlig sökning.
REF faktoriserar en kontinuerlig inmatning till en kartesisk produkt av kvantiserade lågdimensionella subrymder.
Product Quantization for Nearest Neighbor Search
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}