論文の概要: Data-Free Sketch-Based Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07775v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 10:34:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:29:28.112019
• Title: Data-Free Sketch-Based Image Retrieval
• Title（参考訳）: データフリースケッチに基づく画像検索
• Authors: Abhra Chaudhuri, Ayan Kumar Bhunia, Yi-Zhe Song, Anjan Dutta
• Abstract要約: 本研究では,事前学習された単一モダリティ分類モデルを用いて,学習データにアクセスせずに検索のためのクロスモーダルな距離空間を学習するData-Free (DF)-SBIRを提案する。 本稿では、写真やスケッチの分類を行うために、独立して訓練されたモデルからの知識を活用できるDF-SBIRの方法論を提案する。 また、トレーニングデータを必要としないデータ依存アプローチと競合するmAPを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.96186184599313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rising concerns about privacy and anonymity preservation of deep learning models have facilitated research in data-free learning (DFL). For the first time, we identify that for data-scarce tasks like Sketch-Based Image Retrieval (SBIR), where the difficulty in acquiring paired photos and hand-drawn sketches limits data-dependent cross-modal learning algorithms, DFL can prove to be a much more practical paradigm. We thus propose Data-Free (DF)-SBIR, where, unlike existing DFL problems, pre-trained, single-modality classification models have to be leveraged to learn a cross-modal metric-space for retrieval without access to any training data. The widespread availability of pre-trained classification models, along with the difficulty in acquiring paired photo-sketch datasets for SBIR justify the practicality of this setting. We present a methodology for DF-SBIR, which can leverage knowledge from models independently trained to perform classification on photos and sketches. We evaluate our model on the Sketchy, TU-Berlin, and QuickDraw benchmarks, designing a variety of baselines based on state-of-the-art DFL literature, and observe that our method surpasses all of them by significant margins. Our method also achieves mAPs competitive with data-dependent approaches, all the while requiring no training data. Implementation is available at \url{https://github.com/abhrac/data-free-sbir}.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのプライバシーと匿名性に関する懸念が高まり、データフリーラーニング(DFL)の研究が促進された。 まず,Sketch-based Image Retrieval (SBIR) のようなデータ共有タスクにおいて,ペア写真と手書きスケッチの取得が困難である場合には,データ依存のクロスモーダル学習アルゴリズムが制限されるため,DFLはより実用的なパラダイムであることが証明できる。 そこで本研究では,既存のDFL問題と異なり,事前学習された単一モード分類モデルを用いて,学習データにアクセスせずに検索のためのクロスモーダルな距離空間を学習する必要があるデータ自由(DF)-SBIRを提案する。 事前訓練された分類モデルの普及と、SBIR用のペア写真スケッチデータセット取得の難しさは、この設定の実用性を正当化する。 本稿では,写真やスケッチの分類を個別に訓練したモデルからの知識を活用できるdf-sbirの方法論を提案する。 我々は,sketchy,tu-berlin,quickdrawベンチマークのモデルを評価し,最先端dfl文献に基づく各種ベースラインの設計を行い,提案手法がこれらすべてを大幅に超えることを確かめた。 また、トレーニングデータを必要としないデータ依存アプローチと競合するmAPを実現する。 実装は \url{https://github.com/abhrac/data-free-sbir} で利用可能である。

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