論文の概要: Optimized Feature Space Learning for Generating Efficient Binary Codes for Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11400v1
• Date: Thu, 30 Jan 2020 15:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 12:38:01.430397
• Title: Optimized Feature Space Learning for Generating Efficient Binary Codes for Image Retrieval
• Title（参考訳）: 画像検索のための効率的なバイナリコード生成のための最適特徴空間学習
• Authors: Abin Jose, Erik Stefan Ottlik, Christian Rohlfing, Jens-Rainer Ohm
• Abstract要約: 本稿では,最小クラス内分散と最大クラス間分散を用いた低次元最適化特徴空間の学習手法を提案する。 生成した特徴ベクトルを、人気の反復量子化(ITQ)アプローチでバイナライズし、画像検索のために所望のビット長のバイナリコードを生成するアンサンブルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.470008343329892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we propose an approach for learning low dimensional optimized feature space with minimum intra-class variance and maximum inter-class variance. We address the problem of high-dimensionality of feature vectors extracted from neural networks by taking care of the global statistics of feature space. Classical approach of Linear Discriminant Analysis (LDA) is generally used for generating an optimized low dimensional feature space for single-labeled images. Since, image retrieval involves both multi-labeled and single-labeled images, we utilize the equivalence between LDA and Canonical Correlation Analysis (CCA) to generate an optimized feature space for single-labeled images and use CCA to generate an optimized feature space for multi-labeled images. Our approach correlates the projections of feature vectors with label vectors in our CCA based network architecture. The neural network minimize a loss function which maximizes the correlation coefficients. We binarize our generated feature vectors with the popular Iterative Quantization (ITQ) approach and also propose an ensemble network to generate binary codes of desired bit length for image retrieval. Our measurement of mean average precision shows competitive results on other state-of-the-art single-labeled and multi-labeled image retrieval datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最小クラス内分散と最大クラス間分散を用いた低次元最適化特徴空間の学習手法を提案する。 本稿では,ニューラルネットワークから抽出した特徴ベクトルの高次元性の問題に,特徴空間のグローバル統計を手掛けて対処する。 線形判別分析(LDA)の古典的アプローチは、一般にシングルラベル画像に対して最適化された低次元特徴空間を生成するために用いられる。 そのため、LDAとCanonical correlation Analysis(CCA)の等価性を利用して、単一ラベル画像に最適化された特徴空間を生成し、CCAを用いて多ラベル画像に最適化された特徴空間を生成する。 提案手法は,CCAに基づくネットワークアーキテクチャにおいて特徴ベクトルとラベルベクトルのプロジェクションを関連付ける。 ニューラルネットワークは、相関係数を最大化する損失関数を最小化する。 生成した特徴ベクトルを、人気の反復量子化(ITQ)アプローチでバイナライズし、画像検索のために所望のビット長のバイナリコードを生成するアンサンブルネットワークを提案する。 平均精度の測定は、他の最先端のシングルラベル・マルチラベル画像検索データセットと競合する結果を示す。

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