論文の概要: A deep learning approach to clustering visual arts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06234v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 08:35:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-14 23:17:31.864328
• Title: A deep learning approach to clustering visual arts
• Title（参考訳）: 視覚芸術のクラスタリングへのディープラーニングアプローチ
• Authors: Giovanna Castellano, Gennaro Vessio
• Abstract要約: 本稿では,deep Learning approach to cLustering vIsUal artSを提案する。 この方法は、事前訓練された畳み込みネットワークを使用して特徴を抽出し、これらの特徴を深い組込みクラスタリングモデルに供給する。 生の入力データを潜在空間にマッピングするタスクは、この潜在空間内のクラスタセントロイドの集合を見つけるタスクと共同で最適化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.363576598794859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clustering artworks is difficult for several reasons. On the one hand, recognizing meaningful patterns based on domain knowledge and visual perception is extremely hard. On the other hand, applying traditional clustering and feature reduction techniques to the highly dimensional pixel space can be ineffective. To address these issues, in this paper we propose DELIUS: a DEep learning approach to cLustering vIsUal artS. The method uses a pre-trained convolutional network to extract features and then feeds these features into a deep embedded clustering model, where the task of mapping the raw input data to a latent space is jointly optimized with the task of finding a set of cluster centroids in this latent space. Quantitative and qualitative experimental results show the effectiveness of the proposed method. DELIUS can be useful for several tasks related to art analysis, in particular visual link retrieval and historical knowledge discovery in painting datasets.
• Abstract（参考訳）: アートワークのクラスタリングはいくつかの理由から難しい。 一方、ドメイン知識と視覚的知覚に基づいて意味のあるパターンを認識することは極めて難しい。 一方, 従来のクラスタリング法や特徴量削減法を高次元画素空間に適用することは有効ではない。 本稿では,cLustering vIsUal artSに対するDeep LearningアプローチであるDELIUSを提案する。 この方法は、事前訓練された畳み込みネットワークを用いて特徴を抽出し、これらの特徴を深層クラスタリングモデルに供給し、この潜伏空間におけるクラスタセントロイドの集合を見つけるタスクと、生の入力データを潜伏空間にマッピングするタスクを協調的に最適化する。 定量的および定性的な実験結果から,提案手法の有効性が示された。 DELIUSは、特に絵画データセットにおける視覚的リンク検索と歴史的知識発見に関連するいくつかのタスクに有用である。

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