ORB 機能を使用して機能マッチングを処理する場合、ハミング距離を使用する必要があるという多くの論文を読みました。C++ の opencv で BoW モデルをいじってみたところ、デフォルトの BruteForce マッチャー (L2 を使用) を使用すると、BruteForce マッチャー (Hamming または Hamming(2)) を使用する場合と比較して、分類精度が向上することがわかりました。
どうしてこれなの？
L2 ノルムを使用できないという印象を受けましたが、ハミング距離を使用するよりも優れた分類精度が得られます。