論文の概要: Large-to-small Image Resolution Asymmetry in Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05463v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 14:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 16:19:43.578460
• Title: Large-to-small Image Resolution Asymmetry in Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: 深部メトリック学習における大小画像分解能非対称性
• Authors: Pavel Suma, Giorgos Tolias
• Abstract要約: 我々は、高速な表現抽出を可能にするために、クエリの軽量処理による非対称なセットアップを小さな画像解像度で探索する。 目標は、大規模な解像度画像を操作するために訓練されたデータベースサンプルのためのネットワークと、きめ細かい画像の詳細の恩恵を得ることである。 我々は、分解能非対称性は、アーキテクチャ非対称性よりも性能/効率のトレードオフを最適化するより良い方法である、と結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.81293627340993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep metric learning for vision is trained by optimizing a representation network to map (non-)matching image pairs to (non-)similar representations. During testing, which typically corresponds to image retrieval, both database and query examples are processed by the same network to obtain the representation used for similarity estimation and ranking. In this work, we explore an asymmetric setup by light-weight processing of the query at a small image resolution to enable fast representation extraction. The goal is to obtain a network for database examples that is trained to operate on large resolution images and benefits from fine-grained image details, and a second network for query examples that operates on small resolution images but preserves a representation space aligned with that of the database network. We achieve this with a distillation approach that transfers knowledge from a fixed teacher network to a student via a loss that operates per image and solely relies on coupled augmentations without the use of any labels. In contrast to prior work that explores such asymmetry from the point of view of different network architectures, this work uses the same architecture but modifies the image resolution. We conclude that resolution asymmetry is a better way to optimize the performance/efficiency trade-off than architecture asymmetry. Evaluation is performed on three standard deep metric learning benchmarks, namely CUB200, Cars196, and SOP. Code: https://github.com/pavelsuma/raml
• Abstract（参考訳）: 画像対を(非)類似表現に(非)マッチングする表現ネットワークを最適化することにより、視覚深度学習を訓練する。 一般的に画像検索に対応するテスト中、データベースとクエリのサンプルは、同じネットワークで処理され、類似度推定とランキングに使われる表現を取得する。 本研究では,高速な表現抽出を実現するために,クエリの軽量処理による非対称なセットアップを小さな画像解像度で検討する。 目的は,大解像度画像と細粒度画像の利点を活かすために訓練されたデータベース例用ネットワークと,小解像度画像で動作するがデータベースネットワークの表現空間を保持するクエリ例用第2のネットワークを得ることである。 我々は,固定教師ネットワークからの知識を学生に伝達する蒸留手法により,イメージごとの操作を行う損失を解消し,ラベルを使わずに,結合強化にのみ依存する。 異なるネットワークアーキテクチャの観点からそのような非対称性を探索する先行作業とは対照的に、この作業は同じアーキテクチャを使用しているが、解像度は変更されている。 アーキテクチャの非対称性よりも、パフォーマンス/効率のトレードオフを最適化する方が、レゾリューション非対称性の方がよいと結論づける。 CUB200、Cars196、SOPの3つの標準深度学習ベンチマークで評価を行う。 コード: https://github.com/pavelsuma/raml

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