问题描述
我是计算机视觉的初学者,我的目标是提取图像的 K 近邻,我查看了 Annoy、Faiss、NMSLIB 算法并决定使用 Faiss 进行图像相似性。我有一个大数据集来检查最近的邻居。我目前正在使用 faiss.IndexFlatIP,由于它是一种蛮力方法,因此以时间为代价提供了良好的结果。
问题:
- 除了使用蛮力方法外,还有其他方法可以取得良好的效果吗?
- 目前我正在使用 pickle 来保存提取的大型特征,还有其他方法可以有效地存储和检索这些特征吗?
- 我目前正在使用 SIFT 进行特征提取,CNN 模型是否会胜过它?
任何帮助将不胜感激。
解决方法
您可能想要使用支持特征检索的 managed faiss solution。