K-means hashing (CVPR'13) とハッシング周り

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2. 背景 • 画像特徴 – SIFT: 128次元, GIST: 960 (384) 次元, FV/VLAD: ～数万次元 – 1M～1B枚レベルの... 2. 背景 • 画像特徴 – SIFT: 128次元, GIST: 960 (384) 次元, FV/VLAD: ～数万次元 – 1M～1B枚レベルの画像検索とかしたいお… – でも画像の特徴ベクトルそのものを利用するとメモリに乗らないし類似検索もおそいお… – だからコンパクトなバイナリコードに変換するお！（テンプレ）（面白いけど応用を気にしている人があんまいない印象） • バイナリ化のメリット – コンパクト＋高速検索 (e.g., SSE 4.2 POPCNT) （参考）ビットを数える http://www.slideshare.net/takesako/x86x64-sse42-popcnt • 単純にユークリッド距離を近似することが目的の手法と supervisedでクラス分類を意識し距離学習も行う手法がある 3. Hashing "Similarity search in

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