Я читаю много о лексических деревьях, когда речь заходит о быстрых запросах на похожие изображения или тексты в больших базах данных. Но я не мог найти ничего хорошего (легко понять) описания того, что такое дерево словарного запаса и как построить одну из функций.Что такое дерево словарного запаса и как его построить?
Словарь дерева - это компактный способ поиска изображений. Существует три способа реализации этого алгоритма, и это в значительной степени зависит от других методов компьютерного зрения, например. SIFT.
Первым шагом является создание дерева kmeans с использованием дескрипторов просеивания. Листовые узлы этого дерева содержат «мешок» дескрипторов просеивания. Второй шаг - создать базу данных изображений, используя дерево словаря, которое вы создаете на первом шаге. Вы можете просмотреть этот процесс как квантование изображения в векторное пространство. Затем третий шаг - запрос изображения к базе данных изображений. Конечно, есть некоторые подробные методы, такие как перевернутый список и т. Д.
Вот хорошая реализация словарного запаса - libvot. Он в основном выполняет три этапа, описанных выше. Он использует стандартную многопоточную библиотеку C++ 11 для ускорения процесса сборки, поэтому она работает довольно быстро.
Это оригинальное исследование paper. В эти годы он оказывает большое влияние на сообщество разработчиков компьютеров.
Vocabulary дерево это то, что делается путем объединения визуальных слов в кластеры. Для этого применяется структура дерева, которая делает его лексиконным деревом. Следующая диаграмма сделает все понятным.
Также проверьте this: