論文の概要: Evaluating Contrastive Models for Instance-based Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14939v1
• Date: Fri, 30 Apr 2021 12:05:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 18:25:52.195690
• Title: Evaluating Contrastive Models for Instance-based Image Retrieval
• Title（参考訳）: インスタンスベース画像検索のためのコントラストモデルの評価
• Authors: Tarun Krishna, Kevin McGuinness and Noel O'Connor
• Abstract要約: 画像検索タスクにおけるコントラストモデルの評価を行う。 対照的な手法を用いてトレーニングされたモデルは、ImageNetラベルに基づいてトレーニングされたトレーニング済みベースラインとオンパー(およびパフォーマンス)を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.393147386784114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we evaluate contrastive models for the task of image retrieval. We hypothesise that models that are learned to encode semantic similarity among instances via discriminative learning should perform well on the task of image retrieval, where relevancy is defined in terms of instances of the same object. Through our extensive evaluation, we find that representations from models trained using contrastive methods perform on-par with (and outperforms) a pre-trained supervised baseline trained on the ImageNet labels in retrieval tasks under various configurations. This is remarkable given that the contrastive models require no explicit supervision. Thus, we conclude that these models can be used to bootstrap base models to build more robust image retrieval engines.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,画像検索作業におけるコントラストモデルの評価を行う。 識別学習を通じてインスタンス間の意味的類似性をエンコードするために学習されたモデルは、同一オブジェクトのインスタンスで関連性を定義する画像検索のタスクにおいてうまく機能するべきであると仮定する。 コントラスト法を用いてトレーニングしたモデルからの表現が,ImageNetラベルでトレーニングした教師付きベースラインとオンパー(およびパフォーマンス)で,様々な構成下での検索タスクにおいて,事前訓練を行った。 対照的なモデルは明確な監督を必要としないため、これは注目すべきことである。 したがって,これらのモデルは,より堅牢な画像検索エンジンを構築するために,ベースモデルのブートストラップに使用できる。

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