論文の概要: Towards Writer Retrieval for Historical Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05358v2
- Date: Wed, 14 Jun 2023 07:04:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-17 00:58:39.901215
- Title: Towards Writer Retrieval for Historical Datasets
- Title（参考訳）: 歴史データセットのライター検索に向けて
- Authors: Marco Peer, Florian Kleber, Robert Sablatnig
- Abstract要約: キーポイントで検出されたクラスタリングSIFT記述子に基づく文字検索のための教師なしアプローチ。
残余ネットワークに続いて提案したNetRVLADは,複雑さを低減した符号化層である。
このアプローチは、現代的なデータセットでも同等のパフォーマンスを実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467572
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents an unsupervised approach for writer retrieval based on
clustering SIFT descriptors detected at keypoint locations resulting in
pseudo-cluster labels. With those cluster labels, a residual network followed
by our proposed NetRVLAD, an encoding layer with reduced complexity compared to
NetVLAD, is trained on 32x32 patches at keypoint locations. Additionally, we
suggest a graph-based reranking algorithm called SGR to exploit similarities of
the page embeddings to boost the retrieval performance. Our approach is
evaluated on two historical datasets (Historical-WI and HisIR19). We include an
evaluation of different backbones and NetRVLAD. It competes with related work
on historical datasets without using explicit encodings. We set a new
State-of-the-art on both datasets by applying our reranking scheme and show
that our approach achieves comparable performance on a modern dataset as well.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,キーポイント位置で検出されたクラスタリングSIFT記述子に基づいて,擬似クラスタラベルによる文字検索を行う手法を提案する。
これらのクラスタラベルを用いて,NetVLADに比べて複雑性の低い符号化層であるNetRVLADをキーポイント位置32x32パッチでトレーニングした。
さらに,ページ埋め込みの類似性を生かして検索性能を向上させるため,SGRと呼ばれるグラフベースの再ランクアルゴリズムを提案する。
本手法は2つの歴史的データセット(Historical-WIとHisIR19)で評価する。
我々は異なるバックボーンとNetRVLADの評価を含む。
明示的なエンコーディングを使わずに、歴史的なデータセットに関する関連作業と競合する。
再ランキング方式を適用することで,両データセットに新たな最先端技術を設定し,現代的なデータセットでも同等のパフォーマンスを達成できることを実証した。
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