在Product Quantization for Nearest Neighbor Search中，当谈到第IV.A节时，它说他们也将使用粗量化器（我觉得它是一个非常小的产品量化器，更小的wrt {{1} }，质心的数量。）
我真的不明白为什么这有助于搜索过程，原因可能是我认为我没有按照他们的方式使用它。任何想法请？
答案 0 :(得分：2)
如非实用搜索部分所述，
使用产品量化器进行近似最近邻搜索 速度快，大大降低了内存需求 存储描述符。
然而，搜索是详尽无遗的。
粗量化器用于非穷举搜索。它首先检索候选集，然后根据PQ在候选集内搜索最近邻居。
因此，IMO的性能在很大程度上取决于粗量化器的性能。如果候选集首先不包含一些真正的最近邻居，我们也无法在随后的PQ步骤中获得它们。
并且afaik粗量化器是ANN的基本算法之一，它不必与PQ一起使用。