Каков эффективный способ сохранения и извлечения функции изображения?

Question

Я новичок в компьютерном зрении, моя цель - выделить K-ближайших соседей для изображения, я посмотрел алгоритмы Annoy, Faiss, NMSLIB и решил использовать Faiss для схожести изображений. У меня есть большой набор данных, чтобы проверить ближайших соседей. В настоящее время я использую faiss.IndexFlatIP. Поскольку это метод грубой силы, он дает хорошие результаты за счет времени.

Вопросы:

1. Есть ли другой способ добиться хороших результатов вместо метода грубой силы?
2. В настоящее время я использую pickle для сохранения больших извлеченных функций. Есть ли другой способ эффективно сохранять и извлекать эти функции?
3. В настоящее время я использую SIFT для извлечения функций, будет ли модель CNN превзойти эту?

Любая помощь будет принята с благодарностью.

Answer 1

Milvus — это векторная база данных с открытым исходным кодом, созданная для поддержки встраивания приложений поиска сходства и ИИ (интегрированные Faiss/annoy/hnsw). По сравнению с faiss, с помощью milvus легко управлять встраиваниями.

https://milvus.io/

https://github.com/milvus-io/milvus

Answer 2

Возможно, вы захотите использовать управляемое решение faiss, которое поддерживает поиск функций.