論文の概要: A Self-Supervised Descriptor for Image Copy Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10261v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 14:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 08:47:57.337476
• Title: A Self-Supervised Descriptor for Image Copy Detection
• Title（参考訳）: 画像コピー検出のための自己監督型ディスクリプタ
• Authors: Ed Pizzi, Sreya Dutta Roy, Sugosh Nagavara Ravindra, Priya Goyal, Matthijs Douze
• Abstract要約: 本稿では,自己監督型コントラスト学習目標に基づくモデルであるSSCDを紹介する。 本手法は,アーキテクチャと学習目標を変更することで,コピー検出タスクに適応する。 このアプローチはエントロピー正規化項に依存し、記述子ベクトル間の一貫した分離を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.624995441674642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image copy detection is an important task for content moderation. We introduce SSCD, a model that builds on a recent self-supervised contrastive training objective. We adapt this method to the copy detection task by changing the architecture and training objective, including a pooling operator from the instance matching literature, and adapting contrastive learning to augmentations that combine images. Our approach relies on an entropy regularization term, promoting consistent separation between descriptor vectors, and we demonstrate that this significantly improves copy detection accuracy. Our method produces a compact descriptor vector, suitable for real-world web scale applications. Statistical information from a background image distribution can be incorporated into the descriptor. On the recent DISC2021 benchmark, SSCD is shown to outperform both baseline copy detection models and self-supervised architectures designed for image classification by huge margins, in all settings. For example, SSCD out-performs SimCLR descriptors by 48% absolute.
• Abstract（参考訳）: 画像のコピー検出はコンテンツモデレーションの重要なタスクである。 SSCDは,近年の自己監督型コントラスト学習目標に基づくモデルである。 本手法は,インスタンスマッチング文献からプール演算子を含む,アーキテクチャとトレーニング目標を変更し,コントラスト学習を画像合成の強化に適応することにより,コピー検出タスクに適応する。 提案手法は,ディスクリプタベクトル間の一貫した分離を促進するエントロピー正規化項に依存し,コピー検出精度を大幅に向上させることを示す。 本手法は実世界のwebスケールアプリケーションに適したコンパクトディスクリプタベクトルを生成する。 背景画像分布からの統計的情報を記述子に組み込むことができる。 最近のdisC2021ベンチマークでは、SSCDはベースラインコピー検出モデルと画像分類のための自己教師型アーキテクチャの両方を全ての設定で上回っている。 例えば、sscdはsimclrディスクリプタを48%絶対的に上回っている。

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