矢量量化(Vector Quantization) 矢量量化(Vector Quantization):是一种极其重要的信号压缩方法==[连续信息到数字信号的转化]。也是一种基于块编码规则的有损压缩方法。 基本思想:将若干个标量数据组构成一个矢量,然后在矢量空间给以整体量化,从而压缩了数据而不损失多少信息。 名词解释 内容 标量 只具有数值大小,没有方...
转自:乘积量化(Product Quantization) 1。简介 乘积量化(PQ)算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法,在矢量量化(Vector Quantization,VQ)的基础上发展而来,虽然PQ不算是新算法,但是这种思想还是挺有用处的,本文没有添加公式。 它原文中是接在VLAD算法后面,...
Product quantization,国内有人直译为乘积量化,这里的乘积是指笛卡尔积(Cartesian product),意思是指把原来的向量空间分解为若干个低维向量空间的笛卡尔积,并对分解得到的低维向量空间分别做量化(quantization)。这样每个向量就能由多个低维空间的量化code组合表示。为简洁描述起见,下文用PQ作为product quantization的简称。
Product Quantization是一种高效的向量数据压缩技术,它通过将高维向量分解为多个低维子空间,并对每个子空间进行量化,从而实现向量的压缩。 PQ技术具有高压缩比、高重建精度、可扩展性、灵活性和易于集成的优势。在实际应用中,PQ技术可以广泛应用于图像处理、文本分析、音频处理和视频处理等领域,以提高这些领域的处理效率...
乘积量化(Product Quantization) 乘积量化 1。简介 乘积量化(PQ)算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法,在矢量量化(Vector Quantization,VQ)的基础上发展而来,虽然PQ不算是新算法,但是这种思想还是挺有用处的,本文没有添加公式。
Product quantization 把D维向量分成m组,每组进行Kmeans聚类。可以实现m组子向量的Kmeans算法并行求解,但同时表示空间增大,变为KmKm。 为什么要进行乘积量化?主要是为了减少索引的内存占用。乘积量化工作栈如下: 将一个大的、高维的向量分成大小相等的块,创建子向量。
Product quantization，简称PQ，是将原始向量空间分解为若干个低维向量空间的笛卡尔积，并对每个低维空间分别做量化。每个向量则由各个低维空间的量化码组合表示。2011年，Herve Jegou等学者发表在PAMI上的论文介绍了PQ方法，用于解决相似搜索问题。该方法在2009年INRIA的技术报告中已有提及。Jegou和Matthijs ...
1. 自监督产品量化(Self-Supervised Product Quantization)的基本概念 自监督产品量化(SPQ)是一种结合自监督学习和产品量化技术的方法,旨在通过无监督的方式提高图像检索的效率和准确性。SPQ通过量化特征向量来减少计算复杂度,并利用自监督学习来优化量化过程中的参数,从而实现对图像特征的高效编码和检索。
Product Quantization(PQ),即乘积量化,是一种高效的向量压缩和相似性搜索技术,主要用于高维空间的向量量化,以便在保持相对高检索精度的同时,大幅减少数据存储和搜索时间。PQ特别适用于那些需要高效进行最近邻搜索的应用场景,如大规模图像或视频检索、推荐系统等。 PQ的核心思想是将高维空间划分成多个低维子空间,然后在每...
Product quantization,国内有人直译为乘积量化,这里的乘积是指笛卡尔积(Cartesian product),意思是指把原来的向量空间分解为若干个低维向量空间的笛卡尔积,并对分解得到的低维向量空间分别做量化(quantization)。这样每个向量就能由多个低维空间的量化code组合表示。为简洁描述起见,下文用PQ作为product quantization的简称。