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Fast tree-structured nearest neighbor encoding for vector quantization

机译:用于向量量化的快速树状结构最近邻编码

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摘要

This work examines the nearest neighbor encoding problem with an unstructured codebook of arbitrary size and vector dimension. We propose a new tree-structured nearest neighbor encoding method that significantly reduces the complexity of the full-search method without any performance degradation in terms of distortion. Our method consists of efficient algorithms for constructing a binary tree for the codebook and nearest neighbor encoding by using this tree. Numerical experiments are given to demonstrate the performance of the proposed method.
机译:这项工作使用任意大小和向量维的非结构化代码本来检查最近邻编码问题。我们提出了一种新的树结构最近邻编码方法,该方法可显着降低全搜索方法的复杂度,而不会在失真方面降低任何性能。我们的方法由有效的算法组成,这些算法可用于构建码本的二叉树和使用该树的最近邻居编码。数值实验证明了该方法的有效性。

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