总体说明

在图像检索场景，通常使用深度学习算法处理感兴趣的图像时，提取出高维特征向量；并将一组感兴趣的图像提取得到的特征向量作为底库，待搜索的特征向量与底库中的向量依次进行相似度计算，按相似度排序返回检索结果。为了进一步降低存储和计算的开销，对浮点型长特征向量进行量化处理、转换为短特征再进行检索比对的技术被广泛应用。

昇腾AI处理器支持基于硬件加速的PQ短特征检索，提供特征底库的添加/删除接口，特征向量的修改/删除接口、以及执行检索接口；支持长度为32 Byte的短特征向量，支持设置返回TOP结果的数量，支持1:N和N:M检索模式。用户需要自行准备短特征底库，以及生成待检索向量的ADC表，流程如下：

检索比对过程示意图如下所示：

ADC表是大小为32KByte的查找表，使用时需要将表的内容以无符号字符的格式传入对应接口。

Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）的特征检索规格如下表所示：