ディープ ニューラル ネットワークライブラリであるcaffeを使用して、画像ベースの検索用の画像特徴を生成しています。私が使用している特定のネットワークは、4096 次元の特徴を生成します。
フィーチャからハッシュ バケットを生成するためにLSHashを使用しています。ユークリッド距離で画像を並べ替えて、利用可能なすべての機能を比較するためにブルートを実行すると、機能が画像の類似性をよく表していることがわかります。ただし、LSHash を使用すると、同様の機能が同じバケットに収まることはめったにありません。
ソース フィーチャが LSH で使用するには大きすぎますか? 画像の特徴をハッシュする前に、画像の特徴の次元を減らす他の方法はありますか?