请问在sift1M上跑出来的结果，SSG效果没有NSG好，为什么跟论文不一样呢，自己很疑惑，

[ppniu1]

我是在sift1M上测试的，看论文，两个方法应该效果差不多的，但是我自己没测出来:(
1）NSSG的构建时间是32.9728+35.99(s)；最关注的搜索时间是search_L=100, k=10,时间是17.3324s，而NSG可以3.29968s跑出来,显然是NSG的QPS高了；
2）在我设置多个参数，绘制 QPS vs Recall@10 曲线时，SSG也确实没有outperformNSG；
请问您能给我一些可能的原因嘛~

[ppniu1]

上面的数据取k=10，其余的参数参考您github上的参数设置的~ k=100也绘制了 QPS vs Recall@10 曲线，仍然是NSG更胜一筹

[yangzq50]

我也有同样的问题，是否有合理的解释？

[fc731097343]

可能有几个原因：

1. 编译选项硬件加速是否都支持。
2. 运行机器的差异？
3. 在SSG的论文里显示SSG其实会比NSG更稠密一些，对于简单的数据集类似SIFT而言，SSG相对于NSG没有优势，在论文曲线中，两者几乎重合，我们的测试结果是两者差不多，但对于极端高精度的情况，SSG的运行时间减慢得更多，这个是图的稠密度不同带来的，因为，如果找到目标都只需要图上 的 两三跳的 拓扑距离，那么更稠密的图更吃亏。SSG的核心优势主要还是在本征维度更高的更难的数据上。

[ZimingYuan]

作者CMakeLists.txt写的有问题，导致O3和AVX都没用上，而这些优化NSG都有。 #11