論文の概要: Pic2Word: Mapping Pictures to Words for Zero-shot Composed Image
Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03084v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 19:40:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-08 18:21:33.622592
- Title: Pic2Word: Mapping Pictures to Words for Zero-shot Composed Image
Retrieval
- Title(参考訳): Pic2Word:ゼロショット合成画像検索のための単語への画像マッピング
- Authors: Kuniaki Saito, Kihyuk Sohn, Xiang Zhang, Chun-Liang Li, Chen-Yu Lee,
Kate Saenko, Tomas Pfister
- Abstract要約: Composed Image Retrieval (CIR)は、クエリイメージとテキストを組み合わせて、対象とするターゲットを記述する。
既存の方法は、クエリ画像、テキスト仕様、ターゲット画像からなるラベル付き三重項を用いたCIRモデルの教師あり学習に依存している。
我々は,ラベル付き三重項学習を必要とせずにCIRモデルを構築することを目的として,Zero-Shot Composed Image Retrieval (ZS-CIR)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 84.11127588805138
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In Composed Image Retrieval (CIR), a user combines a query image with text to
describe their intended target. Existing methods rely on supervised learning of
CIR models using labeled triplets consisting of the query image, text
specification, and the target image. Labeling such triplets is expensive and
hinders broad applicability of CIR. In this work, we propose to study an
important task, Zero-Shot Composed Image Retrieval (ZS-CIR), whose goal is to
build a CIR model without requiring labeled triplets for training. To this end,
we propose a novel method, called Pic2Word, that requires only weakly labeled
image-caption pairs and unlabeled image datasets to train. Unlike existing
supervised CIR models, our model trained on weakly labeled or unlabeled
datasets shows strong generalization across diverse ZS-CIR tasks, e.g.,
attribute editing, object composition, and domain conversion. Our approach
outperforms several supervised CIR methods on the common CIR benchmark, CIRR
and Fashion-IQ. Code will be made publicly available at
https://github.com/google-research/composed_image_retrieval.
- Abstract(参考訳): 合成画像検索(cir)では、ユーザはクエリ画像をテキストと組み合わせ、目的とするターゲットを記述する。
既存の方法は、クエリ画像、テキスト仕様、ターゲット画像からなるラベル付き三重項を用いたCIRモデルの教師あり学習に依存している。
このような三重項のラベル付けは高価であり、CIRの適用性を阻害する。
本研究では,ラベル付き三重項学習を必要とせずにCIRモデルを構築することを目的とした,Zero-Shot Composed Image Retrieval (ZS-CIR) という重要な課題について検討する。
そこで本研究では,弱いラベル付きイメージキャプチャペアとラベルなしの画像データセットのみを必要とするpic2wordという新しい手法を提案する。
既存の教師付きCIRモデルとは異なり、弱いラベル付きまたはラベル付きデータセットでトレーニングされたモデルでは、属性編集、オブジェクト合成、ドメイン変換など、さまざまなZS-CIRタスクにまたがる強力な一般化が示される。
提案手法は、一般的なCIRベンチマーク、CIRR、Fashion-IQにおいて、いくつかの教師付きCIR手法より優れている。
コードはhttps://github.com/google-research/composed_image_retrievalで公開される予定だ。
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