論文の概要: An Efficient Framework for Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04016v1
- Date: Mon, 8 Feb 2021 06:10:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-02-09 15:40:21.782115
- Title: An Efficient Framework for Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval
- Title（参考訳）: ゼロショットスケッチに基づく画像検索のための効率的なフレームワーク
- Authors: Osman Tursun, Simon Denman, Sridha Sridharan, Ethan Goan and Clinton
Fookes
- Abstract要約: ゼロショットのSketchベースのImage Retrieval (ZS-SBIR)は、現実のアプリケーションであるため、コンピュータビジョンコミュニティの注目を集めている。
ZS-SBIRは、コンテンツベースの画像検索(CBIR)、ゼロショット学習、ドメイン適応など、複数のコンピュータビジョン問題の主な課題を継承する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.254157442709264
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, Zero-shot Sketch-based Image Retrieval (ZS-SBIR) has attracted the
attention of the computer vision community due to it's real-world applications,
and the more realistic and challenging setting than found in SBIR. ZS-SBIR
inherits the main challenges of multiple computer vision problems including
content-based Image Retrieval (CBIR), zero-shot learning and domain adaptation.
The majority of previous studies using deep neural networks have achieved
improved results through either projecting sketch and images into a common
low-dimensional space or transferring knowledge from seen to unseen classes.
However, those approaches are trained with complex frameworks composed of
multiple deep convolutional neural networks (CNNs) and are dependent on
category-level word labels. This increases the requirements on training
resources and datasets. In comparison, we propose a simple and efficient
framework that does not require high computational training resources, and can
be trained on datasets without semantic categorical labels. Furthermore, at
training and inference stages our method only uses a single CNN. In this work,
a pre-trained ImageNet CNN (e.g., ResNet50) is fine-tuned with three proposed
learning objects: domain-aware quadruplet loss, semantic classification loss,
and semantic knowledge preservation loss. The domain-aware quadruplet and
semantic classification losses are introduced to learn discriminative, semantic
and domain invariant features through considering ZS-SBIR as object detection
and verification problem. ...
- Abstract（参考訳）: 近年、Zero-shot Sketch-based Image Retrieval(ZS-SBIR)は、実世界のアプリケーション、SBIRで見られるよりも現実的で挑戦的な設定のために、コンピュータビジョンコミュニティの注目を集めています。
ZS-SBIRは、コンテンツベースの画像検索(CBIR)、ゼロショット学習、ドメイン適応など、複数のコンピュータビジョン問題の主な課題を継承する。
ディープニューラルネットワークを用いたこれまでの研究の大部分は、スケッチとイメージを共通の低次元空間に投影するか、見慣れないクラスに知識を移すことによって、よりよい結果を得た。
しかし、これらのアプローチは複数の深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)で構成される複雑なフレームワークで訓練され、カテゴリレベルの単語ラベルに依存する。
これにより、トレーニングリソースとデータセットの要件が増加する。
比較として,高い計算訓練資源を必要とせず,セマンティックな分類ラベルを使わずにデータセットでトレーニングできる,シンプルで効率的なフレームワークを提案する。
さらに、トレーニングと推論の段階では、メソッドは単一のCNNのみを使用します。
本研究では、事前訓練されたImageNet CNN(例:ResNet50)を3つの学習オブジェクト(ドメイン認識四重項損失、セマンティック分類損失、セマンティック知識保存損失)で微調整する。
ZS-SBIRをオブジェクト検出・検証問題として考慮し, 識別的, 意味的, ドメイン不変の特徴を学習するために, ドメイン対応四脚と意味分類の損失を導入した。
...
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