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在圖像搜索的場景中，由于搜索請求的隨機(jī)性，為了提高搜索速度，搜索算法運(yùn)行時需要把整個數(shù)據(jù)集預(yù)先載入到運(yùn)行內(nèi)存。由于運(yùn)行內(nèi)存價格遠(yuǎn)高于同容量的硬盤價格，降低運(yùn)行內(nèi)存自然可以大大降低圖像搜索服務(wù)的成本，但如果直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，往往會極大地?fù)p失搜索精度。在這種情況下，文中提岀了一種基于圖像內(nèi)容特征的分抉式圖像搜索框架。先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來預(yù)先提取圖片特征，在不對特征進(jìn)行量化壓縮的前提下，采用一種啟發(fā)式的聚類方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，同時保證毎個數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)之間有一定的相似性。對于每個數(shù)據(jù)塊，采用基于圖結(jié)構(gòu)的HNSW算法來構(gòu)建索引子圖以加速圖片查詢。在該框架下，通過控制查詢時訪問的數(shù)據(jù)塊的個數(shù)，可以在保證精度的前提下大大減少算法所需要的運(yùn)行內(nèi)存容量。
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