如何测量 Fisher Vector 之间的距离以进行图像检索？
How to measure distance between Fisher Vector for Image Retrieval?
我已经阅读了一些有关 Fisher Vector 的内容，但我仍在学习过程中。它比经典的 BoF 表示更好，利用 GMM（或 k-means，即使通常称为 VLAD）。
但是，我看到它们通常用于分类问题，例如 SVM。
但是图像检索呢？我已经看到它们也被用于图像检索（here），但我不明白一点：给定两个代表 2 个图像的 FV，我们如何计算它们的距离等等 "how similar the two images are?"
在这种情况下使用它们是否合理？
从下面两篇论文中可以看出，欧氏距离似乎是流行的选择。还提到使用点积作为相似性度量；余弦相似度（密切相关）是 ML 相似度的普遍流行指标。
http://link.springer.com/article/10.1007/s11263-013-0636-x
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2013/Simonyan13/simonyan13.pdf
这足以让您选择满足您需求的东西吗？
我已经阅读了一些有关 Fisher Vector 的内容，但我仍在学习过程中。它比经典的 BoF 表示更好，利用 GMM（或 k-means，即使通常称为 VLAD）。
但是，我看到它们通常用于分类问题，例如 SVM。
但是图像检索呢？我已经看到它们也被用于图像检索（here），但我不明白一点：给定两个代表 2 个图像的 FV，我们如何计算它们的距离等等 "how similar the two images are?"
在这种情况下使用它们是否合理？
从下面两篇论文中可以看出，欧氏距离似乎是流行的选择。还提到使用点积作为相似性度量；余弦相似度（密切相关）是 ML 相似度的普遍流行指标。
http://link.springer.com/article/10.1007/s11263-013-0636-x
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2013/Simonyan13/simonyan13.pdf
这足以让您选择满足您需求的东西吗？