論文の概要: PyRetri: A PyTorch-based Library for Unsupervised Image Retrieval by Deep Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02154v2
• Date: Wed, 5 Aug 2020 13:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 12:15:37.420173
• Title: PyRetri: A PyTorch-based Library for Unsupervised Image Retrieval by Deep Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: PyRetri: 深部畳み込みニューラルネットワークによる教師なし画像検索のためのPyTorchベースのライブラリ
• Authors: Benyi Hu, Ren-Jie Song, Xiu-Shen Wei, Yazhou Yao, Xian-Sheng Hua, and Yuehu Liu
• Abstract要約: PyRetriはディープラーニングベースの教師なし画像検索のためのオープンソースライブラリである。 検索プロセスを複数のステージにカプセル化し、各ステージの様々な重要なメソッドをカバーする機能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.35908338404728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant progress of applying deep learning methods to the field of content-based image retrieval, there has not been a software library that covers these methods in a unified manner. In order to fill this gap, we introduce PyRetri, an open source library for deep learning based unsupervised image retrieval. The library encapsulates the retrieval process in several stages and provides functionality that covers various prominent methods for each stage. The idea underlying its design is to provide a unified platform for deep learning based image retrieval research, with high usability and extensibility. To the best of our knowledge, this is the first open-source library for unsupervised image retrieval by deep learning.
• Abstract（参考訳）: コンテンツベース画像検索の分野に深層学習手法を適用することの進歩にもかかわらず、これらの手法を統一的にカバーするソフトウェアライブラリは存在しない。 このギャップを埋めるため,我々は,ディープラーニングに基づく教師なし画像検索のためのオープンソースライブラリpyretriを紹介する。 このライブラリは、検索プロセスを複数のステージにカプセル化し、各ステージの様々な重要なメソッドをカバーする機能を提供する。 その設計の根底にある考え方は、高いユーザビリティと拡張性を備えた、ディープラーニングベースの画像検索研究のための統一プラットフォームを提供することである。 私たちの知る限りでは、ディープラーニングによる教師なし画像検索のための最初のオープンソースライブラリです。

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