KD - Tree（K - Dimensional Tree）即 k 维树，是一种用于高效处理 k 维空间数据的数据结构，在计算机科学和机器学习领域有着广泛应用，下面从基本概念、构建过程、搜索过程、应用场景几个方面为你详细介绍：KD - Tree 是一种二叉搜索树的变体，它将 k 维空间递归地划分为多个区域。每个节点代表 k 维空间中的...
为了提高k近邻搜索的效率,可以考虑使用特殊的结构存储训练数据,以减少计算距离的次数。 1.2 KD-Tree效率如何? 如果实例点是随机分布的,kd树搜索的平均计算复杂度是(logN),这里N是训练实例数。 kd树更适用于训练实例数远大于空间维数时的k近邻搜索。 当空间维数接近训练实例数时,它的效率会迅速下降,几乎接近线性扫描。
答案是kd-tree的深度。如前文所讲可以看出,kd-tree的 kNN / ranged-kNN 搜索基本上是一个基于剪枝加速的深度搜索(由于空间交叉导致不能直接剪枝的比例占比很低),深度越大,平均搜索速度就越慢。 在实际应用中,很多SLAM方案都需要用 kd-tree 来维护一个动态的 local map,因此必然需要不断地插入新点,并删除过远...
关于KD-Tree搜索的文章不多,其实在opencv中,所谓kd-tree搜索,只是flann“Fast Approximate Nearest Neighbor Search”中索引的一种。即kd-tree搜索,指的是在建立索引这一步骤中建立的是kd-tree索引。 所以本文实质介绍的是:OpenCV与FLANN库的接口。 FLANN(近似近邻的快速搜素库)是一个工具库,其中包含针对大数据集中...
常被用于高维空间中的搜索,比如范围搜索和最近邻搜索。kd-tree是二进制空间划分树的一种特殊情况 [1]。 在激光雷达SLAM中,一般使用的是三维点云。所以,kd-tree的维度是3。 由于三维点云的数目一般都比较大,所以,使用kd-tree来进行检索,可以减少很多的时间消耗,可以确保点云的关联点寻找和配准处于实时的状态。
从root节点开始,DFS搜索直到叶子节点,同时在stack中顺序存储已经访问的节点。 如果搜索到叶子节点,当前的叶子节点被设为最近邻节点。 然后通过stack回溯: 如果当前点的距离比最近邻点距离近,更新最近邻节点. 然后检查以最近距离为半径的圆是否和父节点的超平面相交. 如果相交,则必须到父节点的另外一侧,用同样的DFS搜索...
kd-tree是一种对高维空间的数据点进行划分的特殊数据结构,主要应用就是高维空间的数据查找,如:范围搜索和K近邻(knn)搜索,范围搜索就是给定查询点和距离阈值,获取在阈值范围内的所有数据点;knn搜索就是给定查询点和搜索点的数目n,查找出到搜索点最近的n个点的数目; ...
KD-Tree的构建和搜索过程都需要大量的计算,对于高维数据集来说,效率可能会变得很低。 KD-Tree的查询结果可能会受到数据分布的影响,例如如果数据点都集中在某个区域,那么查询结果可能会偏向该区域。 KD-Tree需要占用较大的内存空间,因为每个节点都需要存储多个数据点。
Kd-Tree：Kd-Tree 是多维空间的线段树推广，通常应用于激光 SLAM 点云编程中。Kd-Tree 是一种高效的空间分割数据结构，适用于高维空间中的搜索任务，如范围搜索和最近邻搜索。在激光 SLAM 中，一般处理的是三维点云数据，因此 Kd-Tree 的维度为 3。由于三维点云数量通常较大，利用 Kd-Tree 进行检索...
1. 简介 kd-tree 是一种k维的二叉树结构，用于在k维空间中进行高效搜索。在激光雷达SLAM应用中，通常处理的是三维点云数据，因此kd-tree的维度设定为3。通过构建kd-tree，可以实现快速的点云最近邻搜索和点云配准，为后续的视觉SLAM和激光SLAM学习奠定基础。2. 原理与构建 2.1 数据结构 kd-tree的...