論文の概要: DALG: Deep Attentive Local and Global Modeling for Image Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00287v1
- Date: Fri, 1 Jul 2022 09:32:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-04 13:26:20.966142
- Title: DALG: Deep Attentive Local and Global Modeling for Image Retrieval
- Title（参考訳）: DALG:画像検索のための深部注視ローカルおよびグローバルモデリング
- Authors: Yuxin Song, Ruolin Zhu, Min Yang and Dongliang He
- Abstract要約: 本稿では,Transformerの成功に動機づけられた頑健な表現学習のための,完全な注意に基づくフレームワークを提案する。
グローバルな特徴抽出にTransformerを適用することに加えて、ウィンドウベースのマルチヘッドアテンションと空間アテンションからなるローカルブランチを考案する。
DALG(Deep Attentive Local and Global Modeling framework)では、大規模な実験結果により、効率が大幅に改善できることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.773211032906854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deeply learned representations have achieved superior image retrieval
performance in a retrieve-then-rerank manner. Recent state-of-the-art single
stage model, which heuristically fuses local and global features, achieves
promising trade-off between efficiency and effectiveness. However, we notice
that efficiency of existing solutions is still restricted because of their
multi-scale inference paradigm. In this paper, we follow the single stage art
and obtain further complexity-effectiveness balance by successfully getting rid
of multi-scale testing. To achieve this goal, we abandon the widely-used
convolution network giving its limitation in exploring diverse visual patterns,
and resort to fully attention based framework for robust representation
learning motivated by the success of Transformer. Besides applying Transformer
for global feature extraction, we devise a local branch composed of
window-based multi-head attention and spatial attention to fully exploit local
image patterns. Furthermore, we propose to combine the hierarchical local and
global features via a cross-attention module, instead of using heuristically
fusion as previous art does. With our Deep Attentive Local and Global modeling
framework (DALG), extensive experimental results show that efficiency can be
significantly improved while maintaining competitive results with the state of
the arts.
- Abstract（参考訳）: 深層学習された表現は、検索・削除方式で優れた画像検索性能を達成している。
局所的・グローバル的特徴をヒューリスティックに融合した最近の最先端の単一ステージモデルでは,効率性と有効性の間に有望なトレードオフが達成されている。
しかし,マルチスケール推論パラダイムのため,既存のソリューションの効率は依然として制限されている。
本稿では,マルチスケールテストの除去に成功して,単一ステージ技術に従い,さらなる複雑性と効率のバランスを得る。
この目的を達成するために,多種多様な視覚パターンの探索に制限を与える広範に利用されている畳み込みネットワークを放棄し,Transformerの成功に動機づけられた頑健な表現学習のためのフレームワークを十分に注目する。
グローバル特徴抽出にトランスフォーマーを適用するだけでなく、ウィンドウベースのマルチヘッドアテンションと空間アテンションからなるローカルブランチを考案し、ローカルイメージパターンを完全に活用する。
さらに,従来の技術のようにヒューリスティックな融合を使わずに,階層的な局所的特徴とグローバルな特徴をクロスアテンションモジュールで組み合わせることを提案する。
DALG(Deep Attentive Local and Global Modeling framework)では,最先端技術との競争性を保ちながら,効率を大幅に改善できることを示す。
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