Abstract-För många datorseende och maskininlärning problem, stora träningsset är nyckeln till bra prestanda. Men den dyraste delen av många datorseende och maskininlärningsalgoritmer består av att hitta närmaste grannmatcher till högdimensionella vektorer som representerar träningsdata. Vi föreslår nya algoritmer för ungefärliga närmaste granne matchning och utvärdera och jämföra dem med tidigare algoritmer. För att matcha funktioner med hög dimension anser vi att två algoritmer är effektivast: den randomiserade k-d-skogen och en ny algoritm som föreslås i detta dokument, det prioriterade sök k-means-trädet. Vi föreslår också en ny algoritm för att matcha binära funktioner genom att söka på flera hierarkiska klusterträd och visa det överträffar metoder som vanligtvis används i litteraturen. Vi visar att den optimala närmaste grannalgoritmen och dess parametrar är beroende av datauppsättningens egenskaper och beskriver en automatiserad konfigurationsprocedur för att hitta den bästa algoritmen för att söka efter en viss datamängd. För att skala till mycket stora datamängder som annars inte skulle passa i minnet av en enda maskin, föreslår vi en distribuerad närmaste granne matchande ramverk som kan användas med någon av de algoritmer som beskrivs i tidningen. All denna forskning har släppts som ett open source-bibliotek kallat snabbbibliotek för ungefärliga närmaste grannar (FLANN), som har införlivats i OpenCV och är nu ett av de mest populära biblioteken för närmaste granne matchning.
Speciellt i datorseende gemenskapen, är en av de mest använda metoderna FLANN REF.
Scalable Nearest Neighbor Algorithms for High Dimensional Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}