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浏览器网站入口,wordpress插件合集,网站空间里绑定好域名,企业网站的网址通常包含在图像检索和近似最近邻搜索（ANN）领域，哈希方法是一种高效的技术，它可以将高维特征向量映射到低维的二进制汉明空间中，从而大幅降低存储成本并加速查询过程。常见的基准数据集如SIFT（128维局部特征）和GIST（960维或更高全局特征），通常以fvecs格式存储，这些数据集广泛…在图像检索和近似最近邻搜索（ANN）领域，哈希方法是一种高效的技术，它可以将高维特征向量映射到低维的二进制汉明空间中，从而大幅降低存储成本并加速查询过程。常见的基准数据集如SIFT（128维局部特征）和GIST（960维或更高全局特征），通常以fvecs格式存储，这些数据集广泛用于评估各种哈希算法的性能。今天，我想分享一个用Matlab编写的实用脚本，这个脚本可以自动化地在多个数据集上运行多种经典哈希方法，生成不同码长的二进制哈希码，并将这些码打包成每32位一个uint32的紧凑二进制文件。这种格式特别适合后续的汉明距离计算或导入到ANN基准工具中进行评估。脚本的核心功能这个脚本的设计思路非常清晰：通过三层嵌套循环，遍历数据集、哈希方法和码长，依次完成以下步骤：加载数据集：使用fvecs_read函数读取训练集（base.fvecs）和查询集（query.fvecs）。这些文件是标准的ANN基准格式，每向量前4字节是维度int32，后跟float32分量。读取后转置成样本数 × 维度 的矩阵。训练和压缩生成哈希码：利用动态eval调用对应方法的_learn和_compress函数。例如，对于LSH方法，会调用LSH_learn和LSH_compress。这些函数通常是已实现的哈希学习模块，返回二进制矩阵trainB和testB（值为0/1或-1/+1，根据方法而定），以及训练和测试耗时。