Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Regional Attention over Multi-resolution Deep Convolutional Features for Trademark Retrieval

論文の概要: Learning Regional Attention over Multi-resolution Deep Convolutional Features for Trademark Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07240v1
Date: Thu, 15 Apr 2021 05:18:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-16 14:56:47.875952
Title: Learning Regional Attention over Multi-resolution Deep Convolutional Features for Trademark Retrieval
Title（参考訳）: 商標検索におけるマルチレゾリューション深層畳み込み特徴の地域的考察
Authors: Osman Tursun, Simon Denman, Sridha Sridharan, Clinton Fookes
Abstract要約: R-MAC(Regional-Maximum Activation of Convolutions)に集約されたオフザシェルフの深い特徴は、最先端の結果をもたらす。 R-MACは背景の乱雑/自明な領域の存在に悩まされ、ばらつきを拡大し、重要な空間情報を捨てる。これらの欠点を克服するために、R-MACに3つの単純だが効果的な修正を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.605062525247135
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large-scale trademark retrieval is an important content-based image retrieval task. A recent study shows that off-the-shelf deep features aggregated with Regional-Maximum Activation of Convolutions (R-MAC) achieve state-of-the-art results. However, R-MAC suffers in the presence of background clutter/trivial regions and scale variance, and discards important spatial information. We introduce three simple but effective modifications to R-MAC to overcome these drawbacks. First, we propose the use of both sum and max pooling to minimise the loss of spatial information. We also employ domain-specific unsupervised soft-attention to eliminate background clutter and unimportant regions. Finally, we add multi-resolution inputs to enhance the scale-invariance of R-MAC. We evaluate these three modifications on the million-scale METU dataset. Our results show that all modifications bring non-trivial improvements, and surpass previous state-of-the-art results.
Abstract（参考訳）: 大規模商標検索は重要なコンテンツに基づく画像検索タスクである。最近の研究では、R-MAC(Regional-Maximum Activation of Convolutions)に集約された既成の深い特徴が最先端の結果をもたらすことが示されている。しかし、R-MACは背景の乱雑/自明な領域の存在に悩まされ、分散を拡大し、重要な空間情報を捨てる。これらの欠点を克服するために、R-MACに3つの単純だが効果的な修正を導入する。まず,空間情報の損失を最小限に抑えるために,和と最大プーリングを併用することを提案する。また,背景乱れや重要でない領域を除去するために,ドメイン固有のソフトアテンションを用いる。最後に、R-MACのスケール不変性を高めるためにマルチレゾリューション入力を追加する。百万規模のMETUデータセット上でこれらの3つの修正を評価する。以上の結果から,すべての修正は非自明な改善をもたらし,過去の成果を上回る結果となった。

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