最近在做一个图片查重的小项目,用ResNet50提取特征后存到Milvus里,但实际测试下来召回率只有70%左右。我自己试过调整nlist和nprobe参数,效果改善不明显。数据量大概50万张图,特征维度512,用的是L2距离。有没有大佬遇到过类似问题?是特征提取的问题(比如用更深的模型?),还是索引参数没调对?或者可能数据预处理(比如归一化)有坑?求指点,项目卡在这了。
最近在做一个图片查重的小项目,用ResNet50提取特征后存到Milvus里,但实际测试下来召回率只有70%左右。我自己试过调整nlist和nprobe参数,效果改善不明显。数据量大概50万张图,特征维度512,用的是L2距离。有没有大佬遇到过类似问题?是特征提取的问题(比如用更深的模型?),还是索引参数没调对?或者可能数据预处理(比如归一化)有坑?求指点,项目卡在这了。
试试把特征归一化到单位长度再存,L2距离对尺度敏感,这个坑我踩过。
试试把ResNet50的最后一层去掉,用倒数第二层的输出当特征,泛化能力会好很多。