論文の概要: Scalable Visual Attribute Extraction through Hidden Layers of a Residual ConvNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00161v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 23:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-03 07:19:57.686780
• Title: Scalable Visual Attribute Extraction through Hidden Layers of a Residual ConvNet
• Title（参考訳）: Residual ConvNetの隠れ層によるスケーラブルな視覚属性抽出
• Authors: Andres Baloian, Nils Murrugarra-Llerena, Jose M. Saavedra
• Abstract要約: 本稿では,一般畳み込みネットワークの隠れたレイヤの学習能力を活用し,画像から視覚属性を抽出する手法を提案する。 imagenetでトレーニングされたresnet-50を用いて実験を行い、色とテクスチャを区別するために異なるブロックの出力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6702700993064115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual attributes play an essential role in real applications based on image retrieval. For instance, the extraction of attributes from images allows an eCommerce search engine to produce retrieval results with higher precision. The traditional manner to build an attribute extractor is by training a convnet-based classifier with a fixed number of classes. However, this approach does not scale for real applications where the number of attributes changes frequently. Therefore in this work, we propose an approach for extracting visual attributes from images, leveraging the learned capability of the hidden layers of a general convolutional network to discriminate among different visual features. We run experiments with a resnet-50 trained on Imagenet, on which we evaluate the output of its different blocks to discriminate between colors and textures. Our results show that the second block of the resnet is appropriate for discriminating colors, while the fourth block can be used for textures. In both cases, the achieved accuracy of attribute classification is superior to 93%. We also show that the proposed embeddings form local structures in the underlying feature space, which makes it possible to apply reduction techniques like UMAP, maintaining high accuracy and widely reducing the size of the feature space.
• Abstract（参考訳）: ビジュアル属性は、画像検索に基づく実際のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 例えば、画像から属性を抽出することで、eコマース検索エンジンはより精度の高い検索結果を生成することができる。 属性抽出器を構築する従来の方法は、固定数のクラスでconvnetベースの分類器をトレーニングすることである。 しかし、属性数が頻繁に変化する実際のアプリケーションでは、このアプローチはスケールしない。 そこで本研究では,画像から視覚的属性を抽出する手法を提案し,一般的な畳み込みネットワークの隠れ層の学習能力を活用して,異なる視覚的特徴を識別する。 imagenetでトレーニングされたresnet-50を用いて実験を行い、色とテクスチャを区別するために異なるブロックの出力を評価する。 以上の結果から,resnetの第2ブロックは色判別に適しており,第4ブロックはテクスチャに使用できることがわかった。 いずれの場合も、属性分類の精度は93%よりも優れている。 また,提案手法が機能空間に局所的な構造を形成することを示し,umapのような還元手法を適用し,高い精度を維持し,機能空間のサイズを広く削減できることを示した。

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