Fugu-MT 論文翻訳(概要): Supporting large-scale image recognition with out-of-domain samples

論文の概要: Supporting large-scale image recognition with out-of-domain samples

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01650v1
Date: Sun, 4 Oct 2020 18:44:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-11 03:25:06.804913
Title: Supporting large-scale image recognition with out-of-domain samples
Title（参考訳）: 領域外サンプルを用いた大規模画像認識支援
Authors: Christof Henkel and Philipp Singer
Abstract要約: 本稿では,インスタンスレベルの認識を行うための効率的なエンドツーエンド手法を提案する。我々は、付加的な角縁損失で訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて、高次元の特徴空間に画像を埋め込む。次に、領域外画像との類似性を利用した予測とフィルタノイズを効率よく再現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article presents an efficient end-to-end method to perform instance-level recognition employed to the task of labeling and ranking landmark images. In a first step, we embed images in a high dimensional feature space using convolutional neural networks trained with an additive angular margin loss and classify images using visual similarity. We then efficiently re-rank predictions and filter noise utilizing similarity to out-of-domain images. Using this approach we achieved the 1st place in the 2020 edition of the Google Landmark Recognition challenge.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ランドマーク画像のラベル付けとランキング付けに使用される,効率的なエンドツーエンド認識手法を提案する。第1段階では、加算角マージン損失で訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて高次元特徴空間に画像を埋め込み、視覚的類似性を用いて画像を分類する。次に、領域外画像との類似性を利用した予測とフィルタノイズを効率よく再現する。このアプローチを使用することで、2020年のGoogle Landmark Recognition Challengeで1位を獲得しました。

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