使用vlfeat慢速kd-tree查询，更快的替代方案？

Question

我正在使用vlfeat的kdtree，它实现了FLANN的kd-tree，它可以处理高维数据。但是，现在我有一个由128x15000数据集构建的kdtree，kd树查询的任何内容都减慢了8秒查询速度。这是kd树的限制吗？ FLANN也应该是一个更快速优化的kdtree ...

我现在还有其他选择吗？

Answer 1

尝试使用David M. Mount和Sunil Arya ANN（近似最近邻搜索）

http://www.cs.umd.edu/~mount/ANN/

Answer 2

真的那么慢吗？你使用什么参数/设置？

除此之外，我可以推荐FLANN。

Answer 3

VLFeat实现了FLANN建议的算法（多个随机树和分层k均值树）。也许对于您的情况，算法选择或参数集（或两者）都是不正确的。尝试原始的FLANN或OpenCV的FLANN实现（好吧，或者基于VLFeat实现自己的实现）以获得正确的算法和参数。

Answer 4

我的猜测是你一次查询一个数据点。也许你想立即将所有查询作为矩阵发送，就像文档中的这个函数调用一样：

[index, distance] = vl_kdtreequery(kdtree, X, Q, 'NumNeighbors', 10, 'MaxComparisons', 15);

请注意，它将MaxComparisons的数量限制为15，这是实现快速性能的关键部分。