論文の概要: Two-stream Hierarchical Similarity Reasoning for Image-text Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05349v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 12:56:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 15:36:19.633160
• Title: Two-stream Hierarchical Similarity Reasoning for Image-text Matching
• Title（参考訳）: 画像テキストマッチングのための2ストリーム階層的類似性推論
• Authors: Ran Chen, Hanli Wang, Lei Wang, Sam Kwong
• Abstract要約: 文脈情報を自動的に抽出する階層的類似性推論モジュールを提案する。 従来のアプローチでは、シングルストリームの類似性アライメントを学習することしか検討されていなかった。 イメージ・ツー・テキスト・レベルの類似性計算とテキスト・ツー・テキスト・レベルの類似性計算に画像・テキストマッチングを分解する2ストリームアーキテクチャを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.43071159630006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reasoning-based approaches have demonstrated their powerful ability for the task of image-text matching. In this work, two issues are addressed for image-text matching. First, for reasoning processing, conventional approaches have no ability to find and use multi-level hierarchical similarity information. To solve this problem, a hierarchical similarity reasoning module is proposed to automatically extract context information, which is then co-exploited with local interaction information for efficient reasoning. Second, previous approaches only consider learning single-stream similarity alignment (i.e., image-to-text level or text-to-image level), which is inadequate to fully use similarity information for image-text matching. To address this issue, a two-stream architecture is developed to decompose image-text matching into image-to-text level and text-to-image level similarity computation. These two issues are investigated by a unifying framework that is trained in an end-to-end manner, namely two-stream hierarchical similarity reasoning network. The extensive experiments performed on the two benchmark datasets of MSCOCO and Flickr30K show the superiority of the proposed approach as compared to existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 推論に基づくアプローチは、画像テキストマッチングのタスクに強力な能力を示した。 本研究では,画像テキストマッチングにおける2つの課題について述べる。 第一に、推論処理では、従来の手法では多階層的類似情報を見つけ、利用することができない。 この問題を解決するために, 階層的類似性推論モジュールを提案し, コンテキスト情報を自動的に抽出し, 効率的な推論のために局所的インタラクション情報と共存させる。 第二に、従来のアプローチでは、画像とテキストの整合性(つまり、画像とテキストの整合性)の学習しか考慮していなかった。 この問題に対処するために、画像からテキストまでのマッチングとテキストから画像までの類似度計算に分解する2ストリームアーキテクチャを開発した。 これら2つの問題は、エンドツーエンドでトレーニングされる統一フレームワーク、すなわち2ストリーム階層的類似性推論ネットワークによって検討される。 MSCOCOとFlickr30Kのベンチマークデータセットで実施された広範な実験は、既存の最先端手法と比較して提案手法の優位性を示している。

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