論文の概要: Correlation Verification for Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01458v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 13:18:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 15:40:38.192951
• Title: Correlation Verification for Image Retrieval
• Title（参考訳）: 画像検索における相関検証
• Authors: Seongwon Lee, Hongje Seong, Suhyeon Lee, Euntai Kim
• Abstract要約: 相関検証ネットワーク (CVNet) という新しい画像検索手法を提案する。 CVNetは、様々な画像対から多様な幾何マッチングパターンを学習しながら、高密度特徴相関を画像類似性に圧縮する。 提案するネットワークは,有意なマージンを有する複数の検索ベンチマークにおいて,最先端の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.823918683848877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Geometric verification is considered a de facto solution for the re-ranking task in image retrieval. In this study, we propose a novel image retrieval re-ranking network named Correlation Verification Networks (CVNet). Our proposed network, comprising deeply stacked 4D convolutional layers, gradually compresses dense feature correlation into image similarity while learning diverse geometric matching patterns from various image pairs. To enable cross-scale matching, it builds feature pyramids and constructs cross-scale feature correlations within a single inference, replacing costly multi-scale inferences. In addition, we use curriculum learning with the hard negative mining and Hide-and-Seek strategy to handle hard samples without losing generality. Our proposed re-ranking network shows state-of-the-art performance on several retrieval benchmarks with a significant margin (+12.6% in mAP on ROxford-Hard+1M set) over state-of-the-art methods. The source code and models are available online: https://github.com/sungonce/CVNet.
• Abstract（参考訳）: 幾何的検証は、画像検索における再ランクタスクのデファクトソリューションと考えられる。 本研究では,相関検証ネットワーク(cvnet)と呼ばれる画像検索再ランキングネットワークを提案する。 提案する4次元畳み込み層からなるネットワークは,様々な画像ペアから多様な幾何学的マッチングパターンを学習しながら,密度の高い特徴相関を画像類似性に徐々に圧縮する。 クロススケールマッチングを可能にするために、機能ピラミッドを構築し、単一の推論内でクロススケールな特徴相関を構築し、高価なマルチスケール推論を置き換える。 さらに,硬い負のマイニングによるカリキュラム学習と,暗黙の戦略を用いて,一般性を損なうことなく硬いサンプルを扱う。 提案する再ランキングネットワークは,いくつかの検索ベンチマークにおいて,最先端の手法に対して有意なマージン(ロックスフォード・ハード+1m集合のマップの12.6%以上)で最先端の性能を示す。 ソースコードとモデルはオンラインで入手できる。 https://github.com/sungonce/CVNet。

関連論文リスト

• CricaVPR: Cross-image Correlation-aware Representation Learning for Visual Place Recognition [73.51329037954866]
  視覚的位置認識のための画像間相関認識を用いたロバストなグローバル表現手法を提案する。 本手法では,バッチ内の複数の画像の相関にアテンション機構を用いる。 本手法は,訓練時間を大幅に短縮し,最先端の手法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T15:05:11Z)
• OsmLocator: locating overlapping scatter marks with a non-training generative perspective [48.50108853199417]
  重複するマークの配置には、テクスチャの欠如、文脈の少ない情報、ハロー形状、小さなサイズなど、多くの困難がある。 ここでは、クラスタリングに基づく再視覚化の最適化問題として、非学習的生成の観点から定式化する。 特に,異なるマーカーと様々な重なり合いの重なり合いを持つ何百もの散乱画像を含む2023というデータセットを構築し,提案手法を既存の手法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T12:39:48Z)
• Rank-Enhanced Low-Dimensional Convolution Set for Hyperspectral Image Denoising [50.039949798156826]
  本稿では,ハイパースペクトル(HS)画像の難解化問題に対処する。 ランク付き低次元畳み込み集合(Re-ConvSet)を提案する。 次に、Re-ConvSetを広く使われているU-Netアーキテクチャに組み込んで、HS画像復号法を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-09T13:35:12Z)
• Cross-Modality Sub-Image Retrieval using Contrastive Multimodal Image Representations [3.3754780158324564]
  異なるモダリティによってキャプチャされた類似(または同じ)コンテンツのイメージは、共通の構造をほとんど共有しないため、モダリティ間の画像検索は困難である。 本稿では,モダリティ間の逆(サブ)画像検索のためのアプリケーション非依存のコンテンツベース画像検索システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-10T19:04:28Z)
• Deep Relational Metric Learning [84.95793654872399]
  本稿では,画像クラスタリングと検索のためのディープリレーショナルメトリック学習フレームワークを提案する。 我々は、クラス間分布とクラス内分布の両方をモデル化するために、異なる側面から画像を特徴付ける特徴のアンサンブルを学ぶ。 広く使われているCUB-200-2011、Cars196、Stanford Online Productsデータセットの実験は、我々のフレームワークが既存の深層学習方法を改善し、非常に競争力のある結果をもたらすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T09:31:18Z)
• AugNet: End-to-End Unsupervised Visual Representation Learning with Image Augmentation [3.6790362352712873]
  我々は、未ラベル画像の集合から画像特徴を学習するための新しいディープラーニングトレーニングパラダイムであるAugNetを提案する。 実験により,低次元空間における画像の表現が可能であることを実証した。 多くのディープラーニングベースの画像検索アルゴリズムとは異なり、我々のアプローチは外部アノテーション付きデータセットへのアクセスを必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T09:02:30Z)
• Manifold Regularized Dynamic Network Pruning [102.24146031250034]
  本稿では,全インスタンスの多様体情報をプルーンドネットワークの空間に埋め込むことにより,冗長フィルタを動的に除去する新しいパラダイムを提案する。 提案手法の有効性をいくつかのベンチマークで検証し,精度と計算コストの両面で優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T03:59:03Z)
• Learning to Focus: Cascaded Feature Matching Network for Few-shot Image Recognition [38.49419948988415]
  ディープネットワークは、多数の画像でトレーニングすることで、カテゴリのオブジェクトを正確に認識することを学ぶことができる。 低ショット画像認識タスク(low-shot image recognition task)として知られるメタラーニングの課題は、1つのカテゴリの認識モデルを学ぶためにアノテーション付き画像しか利用できない場合に発生する。 この問題を解決するため,Cascaded Feature Matching Network (CFMN) と呼ばれる手法を提案する。 EmphminiImageNet と Omniglot の2つの標準データセットを用いた数ショット学習実験により,本手法の有効性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-13T11:37:28Z)
• Image Retrieval for Structure-from-Motion via Graph Convolutional Network [13.040952255039702]
  本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく新しい検索手法を提案する。 問合せ画像を取り巻くサブグラフを入力データとして構築することにより、問合せ画像と重なり合う領域を持つか否かを学習可能なGCNを採用する。 実験により,本手法は高度にあいまいで重複したシーンの挑戦的データセットにおいて,極めて優れた性能を示すことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T04:03:51Z)
• High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for Occluded Person Re-Identification [84.43394420267794]
  本稿では,高次関係とトポロジ情報を識別的特徴とロバストなアライメントのために学習し,新しい枠組みを提案する。 我々のフレームワークはOccluded-Dukeデータセットで最先端の6.5%mAPスコアを大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T12:18:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。