Sliced Wasserstein 임베딩 + HNSW를 이용한 48k 그림의 색상 구성 검색 방법

Palette Atlas (https://itzik123.github.io/PaletteAtlas/)는 공공 영역(public-domain) 그림을 색상 구성으로 검색합니다. 각 이미지는 동일한 가중치를 가진 128가지 색상으로 축소되므로, 자연적인 거리는 Earth Mover's Distance입니다. 이는 48,695개 항목에 대한 최근접 이웃 검색에는 너무 느립니다 (쌍당 약 6ms). 임베딩은 다음과 같습니다: 색상을 (OKLab) 피보나치 반구의 8개 방향으로 투영하고, 정렬한 다음, 16개의 사분위수(quantiles)로 평균을 냅니다. 두 벡터 간의 L1 거리는 방향에 걸쳐 평균화된 1D W1이며, 실제 W1의 하한선입니다. 240개 쿼리에 대한 정확한 EMD와 비교했을 때 (정확한 top 10과의 중복률 및 top 10이 얼마나 더 멀리 떨어져 있는지): - sliced 8x16, L1: 78%, 1.8% - sliced 8x16, L2: 69%, 3.4% - soft color histogram, Hellinger: 45%, 13.5% - mean color: 3%, 161% 인덱스는 처음부터 작성된 HNSW를 사용합니다 (M=16, efConstruction=200): ef=32일 때 recall@10이 1.000이며, 브루트 포스(brute force)의 14ms 대비 0.25ms입니다. 벡터의 고유 차원(intrinsic dimension)은 약 11이므로, 계층 구조는 여전히 도움이 됩니다 (Munyampirwa et al. 2025에서 사용하지 않는 경우 참조). 논문과 다른 점: 최상위 레이어는 무작위로 추출된 노드 대신 8개의 k-means 랜드마크를 포함합니다. 검색 비용은 동일합니다 (평균적으로 2,558 대 2,556 거리 계산), 그리고 최상위 레이어는 색상 계열별 일반적인 그림 하나가 됩니다. 작성 문서: https://github.com/itzik123/PaletteAtlas/blob/main/docs/searching-by-color.md 코드: https://github.com/itzik123/PaletteAtlas /u/Potential-Barber8658 제출 [링크] [댓글]