C++/OpenCV - Flann 인덱스 매칭과 Flann 매칭의 차이점

Question

FLANN을 사용하여 더 깊은 수준의 피쳐 매칭을 시도하고 있는데 인덱스 사용 여부에 따라 두 가지 접근 방식이있는 것처럼 보입니다. 여기

이 SO 질문 모든 인덱스와 FLANN 를 사용하여 일치에 관한 것입니다 : https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/samples/cpp/matching_to_many_images.cpp

내가 코드의 차이를 참조하십시오 여기 How to use opencv flann::Index?

그리고 것은 모든 인덱스없이 FLANN를 사용하여 일치의 예입니다 물론,하지만 한 접근법을 다른 접근법보다 사용하면 얻을 수있는 이점을 이해하려고 노력하고 있습니다. 데이터베이스에서 색인을 추가하면 많은 경우 성능이 향상된다는 것을 알고 있습니다. 기능을 일치 시키려면 FLANN을 사용할 때 이와 유사한가요 ???

아무도이 경험이 있습니까?

Answer 1

특징 일치를위한 색인은 속도의 정확성을 교환하는 방법입니다. FLANN이하는 일은 "근사치 최근 접 검색"입니다. 즉, 정확도가 약간 떨어 졌다는 것을 의미합니다 (예 : 실제 가장 좋은 이웃보다 가장 가까운 가장 가까운 이웃을 찾음). 그러나 엄청난 속도 향상을 얻을 수 있습니다. 데이터 자체에 잡음이 있기 때문에 검색 단계에서의 근사값은 대개 허용됩니다. KGraph 라이브러리는 동일한 정확도로 FLANN보다 일반적으로 몇 배 빠르게 실행되는 인덱스를 제공합니다.