論文の概要: Indicative Image Retrieval: Turning Blackbox Learning into Grey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11898v1
- Date: Fri, 28 Jan 2022 02:21:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-31 14:51:33.984476
- Title: Indicative Image Retrieval: Turning Blackbox Learning into Grey
- Title(参考訳): 画像検索:ブラックボックス学習をグレーに変える
- Authors: Xulu Zhang (1), Zhenqun Yang (2), Hao Tian (1), Qing Li (3), Xiaoyong
Wei (1 and 3) ((1) Sichuan University, (2) Chinese University of Hong Kong,
(3) Hong Kong Polytechnic Univeristy)
- Abstract要約: 本稿では,深層学習における関連・マッチングモデリングの重要性を再考する。
その結果,表現学習を省略し,一致した証拠を直接モデル化することが可能であることが示唆された。
オックスフォード5kで97.77%(パリ6kで97.81%)の新記録を樹立した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning became the game changer for image retrieval soon after it was
introduced. It promotes the feature extraction (by representation learning) as
the core of image retrieval, with the relevance/matching evaluation being
degenerated into simple similarity metrics. In many applications, we need the
matching evidence to be indicated rather than just have the ranked list (e.g.,
the locations of the target proteins/cells/lesions in medical images). It is
like the matched words need to be highlighted in search engines. However, this
is not easy to implement without explicit relevance/matching modeling. The deep
representation learning models are not feasible because of their blackbox
nature. In this paper, we revisit the importance of relevance/matching modeling
in deep learning era with an indicative retrieval setting. The study shows that
it is possible to skip the representation learning and model the matching
evidence directly. By removing the dependency on the pre-trained models, it has
avoided a lot of related issues (e.g., the domain gap between classification
and retrieval, the detail-diffusion caused by convolution, and so on). More
importantly, the study demonstrates that the matching can be explicitly modeled
and backtracked later for generating the matching evidence indications. It can
improve the explainability of deep inference. Our method obtains a best
performance in literature on both Oxford-5k and Paris-6k, and sets a new record
of 97.77% on Oxford-5k (97.81% on Paris-6k) without extracting any deep
features.
- Abstract(参考訳): ディープラーニングは、導入後すぐに画像検索のためのゲームチェンジャーとなった。
画像検索のコアとして特徴抽出(表現学習による)を促進し、関連性/マッチング評価を単純な類似度メトリクスに分解する。
多くのアプリケーションでは、ランク付けされたリスト(例えば、医療画像中の標的タンパク質/細胞/レシオンの位置)を持つのではなく、一致する証拠を示す必要がある。
一致した単語を検索エンジンでハイライトする必要があるように思える。
しかし、明示的な適合/マッチングモデリングなしでは、これは実装が容易ではない。
深層表現学習モデルはブラックボックスの性質のため実現不可能である。
本稿では,深層学習における関連・マッチングモデリングの重要性を再考する。
本研究は,表現学習を省略し,一致した証拠を直接モデル化することは可能であることを示す。
事前学習されたモデルへの依存を取り除くことで、多くの関連する問題(例えば、分類と検索の間のドメインギャップ、畳み込みによる詳細拡散など)を避けてきた。
さらに重要なことに、この研究は一致した証拠を生成するために、マッチングを明示的にモデル化し、後でバックトラックすることができることを示している。
深い推論の説明可能性を向上させることができる。
本手法はオックスフォード5kとパリ6kの両文献で最高の性能を示し,オックスフォード5kでは97.77%(パリ6kでは97.81%)の新記録を,深い特徴を抽出することなく達成した。
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