論文の概要: Compact and Effective Representations for Sketch-based Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10278v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 22:48:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 14:27:22.767406
• Title: Compact and Effective Representations for Sketch-based Image Retrieval
• Title（参考訳）: スケッチに基づく画像検索のためのコンパクトで効果的な表現
• Authors: Pablo Torres and Jose M. Saavedra
• Abstract要約: 本稿では,スケッチベース画像検索の文脈において,コンパクト組込み生成手法の評価結果の相違について述べる。 近年の非監督型局所位相保存次元削減法UMAPは,我々の要求に適合し,優れた性能を示す。 UMAPにより、16バイトの特徴ベクトルが精度を35%以上向上させることができることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.274290296343038
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sketch-based image retrieval (SBIR) has undergone an increasing interest in the community of computer vision bringing high impact in real applications. For instance, SBIR brings an increased benefit to eCommerce search engines because it allows users to formulate a query just by drawing what they need to buy. However, current methods showing high precision in retrieval work in a high dimensional space, which negatively affects aspects like memory consumption and time processing. Although some authors have also proposed compact representations, these drastically degrade the performance in a low dimension. Therefore in this work, we present different results of evaluating methods for producing compact embeddings in the context of sketch-based image retrieval. Our main interest is in strategies aiming to keep the local structure of the original space. The recent unsupervised local-topology preserving dimension reduction method UMAP fits our requirements and shows outstanding performance, improving even the precision achieved by SOTA methods. We evaluate six methods in two different datasets. We use Flickr15K and eCommerce datasets; the latter is another contribution of this work. We show that UMAP allows us to have feature vectors of 16 bytes improving precision by more than 35%.
• Abstract（参考訳）: スケッチベースの画像検索(SBIR)は、コンピュータビジョンのコミュニティへの関心が高まっ、実際のアプリケーションに大きな影響を与えている。 たとえばSBIRは、ユーザが何を買うかを描くだけで、クエリを定式化できるので、eコマース検索エンジンの利点が増す。 しかし,高次元空間における検索の精度を示す現在の手法は,メモリ消費や時間処理といった側面に悪影響を及ぼす。 一部の著者はコンパクト表現も提案しているが、これらは低次元での性能を劇的に低下させた。 そこで本研究では,スケッチベース画像検索の文脈において,コンパクトな埋め込みを生成するための異なる手法の評価結果を示す。 我々の主な関心は、元の空間の局所的な構造を維持する戦略である。 最近の非教師付き局所位相保存次元減少法UMAPは,我々の要求に適合し,優れた性能を示し,SOTA法による精度も向上した。 2つの異なるデータセットで6つの手法を評価する。 私たちはflickr15kとeコマースデータセットを使っています。 umapによって、16バイトのフィーチャーベクターが35%以上精度が向上することを示した。

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