論文の概要: Learning Test-time Augmentation for Content-based Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01642v5
• Date: Tue, 5 Jul 2022 04:28:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 21:38:16.185523
• Title: Learning Test-time Augmentation for Content-based Image Retrieval
• Title（参考訳）: コンテンツベース画像検索のための学習テスト時間拡張
• Authors: Osman Tursun, Simon Denman, Sridha Sridharan and Clinton Fookes
• Abstract要約: オフザシェルフ畳み込みニューラルネットワークは、多くの画像検索タスクにおいて優れた結果をもたらす。 既存の画像検索手法では、ターゲットデータ特有のバリエーションに適応するために、事前訓練されたネットワークを微調整または修正する必要がある。 本手法は, テスト時に強調した画像から抽出した特徴を, 強化学習を通じて学習したポリシーに則って集約することにより, 既製の特徴の分散を促進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.188013259368766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Off-the-shelf convolutional neural network features achieve outstanding results in many image retrieval tasks. However, their invariance to target data is pre-defined by the network architecture and training data. Existing image retrieval approaches require fine-tuning or modification of pre-trained networks to adapt to variations unique to the target data. In contrast, our method enhances the invariance of off-the-shelf features by aggregating features extracted from images augmented at test-time, with augmentations guided by a policy learned through reinforcement learning. The learned policy assigns different magnitudes and weights to the selected transformations, which are selected from a list of image transformations. Policies are evaluated using a metric learning protocol to learn the optimal policy. The model converges quickly and the cost of each policy iteration is minimal as we propose an off-line caching technique to greatly reduce the computational cost of extracting features from augmented images. Experimental results on large trademark retrieval (METU trademark dataset) and landmark retrieval (ROxford5k and RParis6k scene datasets) tasks show that the learned ensemble of transformations is highly effective for improving performance, and is practical, and transferable.
• Abstract（参考訳）: オフザシェルフ畳み込みニューラルネットワークは、多くの画像検索タスクにおいて優れた結果をもたらす。 しかしながら、ターゲットデータに対する不変性は、ネットワークアーキテクチャとトレーニングデータによって事前に定義されている。 既存の画像検索手法では、ターゲットデータ特有のバリエーションに適応するために、事前訓練されたネットワークを微調整または修正する必要がある。 対照的に,本手法は,テスト時に強調した画像から抽出した特徴を,強化学習を通じて学習したポリシーで導くことで,オフザシェルフ特徴の不変性を高める。 学習されたポリシーは、画像変換のリストから選択された変換に異なる大きさと重みを割り当てる。 最適ポリシーを学習するために、メトリック学習プロトコルを用いてポリシーを評価する。 モデルが急速に収束し,各ポリシーイテレーションのコストは最小限であり,拡張画像から特徴を抽出する計算コストを大幅に削減するオフラインキャッシュ手法を提案する。 大規模商標検索(METU商標データセット)およびランドマーク検索(ROxford5kおよびRParis6kシーンデータセット)タスクの実験結果は,変換の学習アンサンブルが性能向上に極めて有効であり,実用的かつ伝達可能であることを示している。

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