論文の概要: Attention-Based Query Expansion Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08019v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 22:15:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 05:19:11.848262
• Title: Attention-Based Query Expansion Learning
• Title（参考訳）: 注意に基づく問合せ拡張学習
• Authors: Albert Gordo and Filip Radenovic and Tamara Berg
• Abstract要約: クエリ拡張の重要な側面は、イメージを新しいクエリに結合する適切な方法を選択することだ。 本稿では、より原理的なクエリ拡張フレームワークを提案する。そこでは、1つのトレーニングが識別方法で、画像の集約方法を学び、拡張されたクエリを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.992170588260173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Query expansion is a technique widely used in image search consisting in combining highly ranked images from an original query into an expanded query that is then reissued, generally leading to increased recall and precision. An important aspect of query expansion is choosing an appropriate way to combine the images into a new query. Interestingly, despite the undeniable empirical success of query expansion, ad-hoc methods with different caveats have dominated the landscape, and not a lot of research has been done on learning how to do query expansion. In this paper we propose a more principled framework to query expansion, where one trains, in a discriminative manner, a model that learns how images should be aggregated to form the expanded query. Within this framework, we propose a model that leverages a self-attention mechanism to effectively learn how to transfer information between the different images before aggregating them. Our approach obtains higher accuracy than existing approaches on standard benchmarks. More importantly, our approach is the only one that consistently shows high accuracy under different regimes, overcoming caveats of existing methods.
• Abstract（参考訳）: クエリ拡張(Query expansion)は、元のクエリから高度にランク付けされたイメージを拡張されたクエリに組み合わせた画像検索で広く用いられるテクニックで、一般的にリコールと精度の向上につながる。 クエリ拡張の重要な側面は、画像を新しいクエリに統合する適切な方法を選択することだ。 興味深いことに、クエリ拡張の実証的な成功にもかかわらず、異なる注意書きを持つアドホックなメソッドがランドスケープを支配しており、クエリ拡張の方法を学ぶための研究はあまり行われていない。 本稿では,画像の集約法を学習し,拡張されたクエリを生成するモデルとして,より原則的なクエリ拡張フレームワークを提案する。 本フレームワークでは,自己認識機構を活用して,異なる画像間の情報伝達を効果的に学習し,アグリゲーションするモデルを提案する。 提案手法は,従来のベンチマーク手法よりも精度が高い。 さらに重要なのは、既存の手法の欠点を克服しながら、異なる体制下で常に高い精度を示すアプローチは、我々のアプローチだけです。

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