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在图像搜索的场景中，由于搜索请求的随机性，为了提高搜索速度，搜索算法运行时需要把整个数据集预先载入到运行内存。由于运行内存价格远高于同容量的硬盘价格，降低运行内存自然可以大大降低图像搜索服务的成本，但如果直接对数据进行压缩，往往会极大地损失搜索精度。在这种情况下，文中提岀了一种基于图像内容特征的分抉式图像搜索框架。先利用神经网络的方法来预先提取图片特征，在不对特征进行量化压缩的前提下，采用一种启发式的聚类方法对数据进行分块，同时保证毎个数据块的数据之间有一定的相似性。对于每个数据块，采用基于图结构的HNSW算法来构建索引子图以加速图片查询。在该框架下，通过控制查询时访问的数据块的个数，可以在保证精度的前提下大大减少算法所需要的运行内存容量。
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