論文の概要: iQPP: A Benchmark for Image Query Performance Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10126v1
- Date: Mon, 20 Feb 2023 17:56:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 14:48:28.764571
- Title: iQPP: A Benchmark for Image Query Performance Prediction
- Title（参考訳）: iQPP: 画像クエリのパフォーマンス予測のためのベンチマーク
- Authors: Eduard Poesina, Radu Tudor Ionescu, Josiane Mothe
- Abstract要約: 画像クエリ性能予測(iQPP)のための最初のベンチマークを提案する。
2つの最先端画像検索モデルを用いて,各問合せの根本的難易度を平均精度または精度@kとして推定する。
次に,新しい検索前および検索後クエリ性能予測器を提案し,既存の(テキストから画像まで)予測器と比較した。
我々の総合的な実験は、iQPPは挑戦的なベンチマークであり、将来の作業で対処する必要がある重要な研究ギャップを明らかにしていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.573869540845124
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To date, query performance prediction (QPP) in the context of content-based
image retrieval remains a largely unexplored task, especially in the
query-by-example scenario, where the query is an image. To boost the
exploration of the QPP task in image retrieval, we propose the first benchmark
for image query performance prediction (iQPP). First, we establish a set of
four data sets (PASCAL VOC 2012, Caltech-101, ROxford5k and RParis6k) and
estimate the ground-truth difficulty of each query as the average precision or
the precision@k, using two state-of-the-art image retrieval models. Next, we
propose and evaluate novel pre-retrieval and post-retrieval query performance
predictors, comparing them with existing or adapted (from text to image)
predictors. The empirical results show that most predictors do not generalize
across evaluation scenarios. Our comprehensive experiments indicate that iQPP
is a challenging benchmark, revealing an important research gap that needs to
be addressed in future work. We release our code and data as open source at
https://github.com/Eduard6421/iQPP, to foster future research.
- Abstract（参考訳）: 現在まで、コンテンツベースの画像検索の文脈におけるクエリ性能予測(QPP)は、特にクエリがイメージであるクエリ・バイ・サンプルのシナリオにおいて、ほとんど探索されていないタスクである。
画像検索におけるQPPタスクの探索を促進するため,画像クエリ性能予測のための最初のベンチマーク(iQPP)を提案する。
まず,4つのデータセット(PASCAL VOC 2012 Caltech-101, ROxford5k, RParis6k)のセットを構築し,2つの最先端画像検索モデルを用いて,各クエリの真正度を平均精度または精度として推定する。
次に,新しい検索前および検索後クエリ性能予測器を提案し,既存の(テキストから画像まで)予測器と比較した。
実験の結果、ほとんどの予測子は評価シナリオをまたいで一般化しないことがわかった。
総合実験の結果,iqppは難解なベンチマークであり,今後の研究で取り組むべき重要な研究ギャップを明らかにすることができた。
コードとデータはhttps://github.com/Eduard6421/iQPPでオープンソースとして公開しています。
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