vlad

VLAD는 지역 특징 벡터들을 사전의 시각적 단어에 대해 잔차(residual)를 누적하여 고정 길이 벡터로 집계하는 기술이다. 입력 이미지에서 SIFT와 같은 로컬 특징을 추출한 뒤 k-means로 구성한 코드북의 각 중심과의 차이를 합산해 서술자를 생성하며, 최종 벡터는 정규화 과정을 통해 비교 가능한 임베딩이 된다. 이미지 유사도 라이브러리에서 VLAD는 전통적 비교 기준으로 사용되어 학습 기반 임베딩과의 성능 대비에 유용하다.