論文の概要: Preserving Semantic Neighborhoods for Robust Cross-modal Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08617v1
• Date: Thu, 16 Jul 2020 20:32:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 21:57:57.911579
• Title: Preserving Semantic Neighborhoods for Robust Cross-modal Retrieval
• Title（参考訳）: ロバストなクロスモーダル検索のためのセマンティクス近傍の保存
• Authors: Christopher Thomas and Adriana Kovashka
• Abstract要約: マルチモーダルデータは、クロスモーダル検索方法への関心を喚起している。 テキストと画像のサブスペースのセマンティックコヒーレンシを促進する新しいモダリティ損失を提案する。 提案手法では,ペア画像とテキストが近接するだけでなく,期待される画像イメージとテキストテキストの関係も観察される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.505920288928365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The abundance of multimodal data (e.g. social media posts) has inspired interest in cross-modal retrieval methods. Popular approaches rely on a variety of metric learning losses, which prescribe what the proximity of image and text should be, in the learned space. However, most prior methods have focused on the case where image and text convey redundant information; in contrast, real-world image-text pairs convey complementary information with little overlap. Further, images in news articles and media portray topics in a visually diverse fashion; thus, we need to take special care to ensure a meaningful image representation. We propose novel within-modality losses which encourage semantic coherency in both the text and image subspaces, which does not necessarily align with visual coherency. Our method ensures that not only are paired images and texts close, but the expected image-image and text-text relationships are also observed. Our approach improves the results of cross-modal retrieval on four datasets compared to five baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータの豊富さ(ソーシャルメディア投稿など)は、クロスモーダル検索手法への関心を喚起している。 一般的なアプローチは、学習空間における画像とテキストの近接性を規定する、さまざまなメトリック学習損失に依存している。 しかし、ほとんどの先行手法では、画像とテキストが冗長な情報を伝達する場合に焦点が当てられている。 さらに、ニュース記事やメディアのイメージは、視覚的に多様なトピックを表現しているため、意味のあるイメージ表現を保証するために特別な注意が必要である。 本稿では,テキスト部分空間と画像部分空間の両方において意味的コヒーレンシを助長する,視覚コヒーレンシと必ずしも一致しない新しいモダリティ内損失を提案する。 本手法では,画像とテキストが近接しているだけでなく,期待される画像とテキストの関係も観察できる。 提案手法は,5つのベースラインと比較して,4つのデータセットにおけるクロスモーダル検索の結果を改善する。

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