我有一个图像库，有~5000个图像，约有150个功能。现在我有另外一个具有约300个功能的图像，我想在我的库中找到5个最相似的图像。
蛮力需要大约300 * 5000 * 150 * 128的操作，耗费太多时间。所以我在我的库中为每个图像构建了一个kd树，这意味着~5000 kd-trees。我使用bbf search作为其他筛选库所做的近似最近邻居。但是性能变得比我的强力算法慢。为了确保它不是我的实现的错误，我将其他库的匹配算法修改为暴力，它们的性能也提高了。我的问题是，是否有可能将~5000 kd树组合成一棵树？或者是否有其他方法可以在匹配多个图像时提高性能？