論文の概要: Deep Image Retrieval: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11282v1
- Date: Wed, 27 Jan 2021 09:32:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-01 19:33:49.744745
- Title: Deep Image Retrieval: A Survey
- Title（参考訳）: Deep Image Retrieval: A Survey
- Authors: Wei Chen, Yu Liu, Weiping Wang, Erwin Bakker, Theodoros Georgiou, Paul
Fieguth, Li Liu, and Michael S. Lew
- Abstract要約: 深層学習による画像検索に焦点をあて, 深層ネットワーク構造の種類に応じて, 最先端の手法を整理する。
本調査は,カテゴリベースCBIR分野のグローバルな展望を促進することを目的とした,近年の多種多様な手法について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.209884703192735
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In recent years a vast amount of visual content has been generated and shared
from various fields, such as social media platforms, medical images, and
robotics. This abundance of content creation and sharing has introduced new
challenges. In particular, searching databases for similar content, i.e.
content based image retrieval (CBIR), is a long-established research area, and
more efficient and accurate methods are needed for real time retrieval.
Artificial intelligence has made progress in CBIR and has significantly
facilitated the process of intelligent search. In this survey we organize and
review recent CBIR works that are developed based on deep learning algorithms
and techniques, including insights and techniques from recent papers. We
identify and present the commonly-used databases, benchmarks, and evaluation
methods used in the field. We collect common challenges and propose promising
future directions. More specifically, we focus on image retrieval with deep
learning and organize the state of the art methods according to the types of
deep network structure, deep features, feature enhancement methods, and network
fine-tuning strategies. Our survey considers a wide variety of recent methods,
aiming to promote a global view of the field of category-based CBIR.
- Abstract（参考訳）: 近年,ソーシャルメディアプラットフォームや医療画像,ロボット工学など,さまざまな分野から膨大な量の視覚コンテンツが生成され,共有されている。
このコンテンツ作成と共有の多さは、新たな課題をもたらしている。
特に、類似したコンテンツ、すなわちデータベースを検索する。
コンテントベース画像検索(CBIR)は,古くからある研究領域であり,リアルタイム検索にはより効率的かつ正確な手法が必要である。
人工知能はCBIRで進歩し、インテリジェント検索のプロセスを大幅に促進しました。
本稿では,最近の論文からの洞察や技術を含む,ディープラーニングアルゴリズムと手法に基づいて開発された最近のcbir研究を整理・レビューする。
我々は,広く使用されているデータベース,ベンチマーク,評価方法を特定し,提示する。
我々は共通の課題を集め、将来有望な方向性を提案する。
具体的には,ディープラーニングによる画像検索に着目し,深層ネットワーク構造,深部機能,機能強化手法,ネットワーク微細調整戦略のタイプに応じて,技術手法の状態を整理する。
本調査は,近年の多種多様な手法を考察し,カテゴリーベースcbirのグローバルビューの促進を目的としている。
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