論文の概要: Language Guided Local Infiltration for Interactive Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07747v1
• Date: Sun, 16 Apr 2023 10:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 17:28:12.629471
• Title: Language Guided Local Infiltration for Interactive Image Retrieval
• Title（参考訳）: 対話型画像検索のための言語ガイド付き局所浸透
• Authors: Fuxiang Huang and Lei Zhang
• Abstract要約: Interactive Image Retrieval (IIR) は、一般的に参照画像と似ているが、要求されたテキスト修正の下で画像を取得することを目的としている。 テキスト情報を完全に活用し,画像特徴にテキスト特徴を浸透させる言語ガイド型局所浸透システム(LGLI)を提案する。 我々の手法は、最先端のIIR手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.324893780690918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interactive Image Retrieval (IIR) aims to retrieve images that are generally similar to the reference image but under the requested text modification. The existing methods usually concatenate or sum the features of image and text simply and roughly, which, however, is difficult to precisely change the local semantics of the image that the text intends to modify. To solve this problem, we propose a Language Guided Local Infiltration (LGLI) system, which fully utilizes the text information and penetrates text features into image features as much as possible. Specifically, we first propose a Language Prompt Visual Localization (LPVL) module to generate a localization mask which explicitly locates the region (semantics) intended to be modified. Then we introduce a Text Infiltration with Local Awareness (TILA) module, which is deployed in the network to precisely modify the reference image and generate image-text infiltrated representation. Extensive experiments on various benchmark databases validate that our method outperforms most state-of-the-art IIR approaches.
• Abstract（参考訳）: Interactive Image Retrieval (IIR) は、一般的に参照画像と似ているが要求されたテキスト修正の下で画像を取得することを目的としている。 既存の手法は通常、画像とテキストの特徴を単純に大まかに結合または要約するが、テキストが修正しようとする画像の局所的意味論を正確に変更することは困難である。 この問題を解決するために,テキスト情報を完全に活用し,できるだけ画像特徴にテキスト機能を浸透させるLanguage Guided Local Infiltration (LGLI)システムを提案する。 具体的には,まずLanguage Prompt Visual Localization (LPVL) モジュールを提案する。 次に, TILA (Text Infiltration with Local Awareness) モジュールを導入し, 参照画像を正確に修正し, 画像テキストの浸透表現を生成する。 各種ベンチマークデータベースにおける大規模な実験により,本手法が最先端IIR手法よりも優れていることを確認した。

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