論文の概要: The 2021 Image Similarity Dataset and Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09672v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 17:23:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:48:22.921088
• Title: The 2021 Image Similarity Dataset and Challenge
• Title（参考訳）: 2021 画像類似性データセットと課題
• Authors: Matthijs Douze and Giorgos Tolias and Ed Pizzi and Zo\"e Papakipos and Lowik Chanussot and Filip Radenovic and Tomas Jenicek and Maxim Maximov and Laura Leal-Taix\'e and Ismail Elezi and Ond\v{r}ej Chum and Cristian Canton Ferrer
• Abstract要約: 本稿では,大規模画像類似度検出のための新しいベンチマークを提案する。 目標は、クエリイメージが、サイズ100万の参照コーパス内の任意のイメージの修正コピーであるかどうかを決定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.202821997745716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new benchmark for large-scale image similarity detection. This benchmark is used for the Image Similarity Challenge at NeurIPS'21 (ISC2021). The goal is to determine whether a query image is a modified copy of any image in a reference corpus of size 1~million. The benchmark features a variety of image transformations such as automated transformations, hand-crafted image edits and machine-learning based manipulations. This mimics real-life cases appearing in social media, for example for integrity-related problems dealing with misinformation and objectionable content. The strength of the image manipulations, and therefore the difficulty of the benchmark, is calibrated according to the performance of a set of baseline approaches. Both the query and reference set contain a majority of ``distractor'' images that do not match, which corresponds to a real-life needle-in-haystack setting, and the evaluation metric reflects that. We expect the DISC21 benchmark to promote image copy detection as an important and challenging computer vision task and refresh the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模画像類似度検出のための新しいベンチマークを提案する。 このベンチマークは、NeurIPS'21 (ISC2021)のイメージ類似性チャレンジに使用される。 目標は、クエリイメージが、サイズが1～数百万の参照コーパス内の任意のイメージの修正コピーであるかどうかを判断することである。 ベンチマークでは、自動変換、手作り画像編集、機械学習ベースの操作など、さまざまなイメージ変換が特徴である。 これは、例えば不適切な情報や不快なコンテンツを扱う完全性に関連する問題など、ソーシャルメディアに現れる現実のケースを模倣する。 画像操作の強みとベンチマークの難しさは、一連のベースラインアプローチの性能に応じて調整される。 クエリセットと参照セットには、マッチしない`distractor'イメージの大部分が含まれており、実際のニードル・イン・ヘイスタック設定に対応しており、評価指標はそれを反映している。 DISC21ベンチマークは、画像のコピー検出を重要かつ挑戦的なコンピュータビジョンタスクとして促進し、技術状況のリフレッシュを期待する。

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