我正在使用 vlfeat 的 kdtree，它实现了 FLANN 的 kd-tree，据说它可以处理高维数据。但是，现在我有一个从 128x15000 数据集构建的 kdtree，并且对任何内容的 kd 树查询都已减慢到 8 秒。这是kd-trees的极限吗？FLANN 也应该是一个更快优化的 kdtree...
我现在还有什么其他选择？
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尝试使用 David M. Mount 和 Sunil Arya ANN（近似最近邻搜索）
于 2012-08-24T14:24:13.760 回答
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真的有那么慢吗？您使用什么参数/设置？
除此之外，我可以推荐FLANN。
于 2013-02-23T16:17:04.050 回答
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VLFeat 实现了 FLANN 建议的算法（多个随机树和分层 k 均值树）。也许对于您的情况，算法选择或参数集（或两者）不正确。尝试原始的 FLANN 或 OpenCV 的 FLANN 实现（好吧，或者基于 VLFeat 实现自己的）以获得正确的算法和参数。
于 2013-05-30T06:15:12.047 回答
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我的猜测是您一次查询一个数据点。也许您想一次将所有查询作为矩阵发送，例如文档中的这个函数调用：
[index, distance] = vl_kdtreequery(kdtree, X, Q, 'NumNeighbors', 10, 'MaxComparisons', 15);
请注意，它将数量限制MaxComparisons为 15，这是实现快速性能的关键部分。
于 2015-12-04T20:03:55.493 回答