論文の概要: EDIS: Entity-Driven Image Search over Multimodal Web Content
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13631v1
- Date: Tue, 23 May 2023 02:59:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 19:34:04.088440
- Title: EDIS: Entity-Driven Image Search over Multimodal Web Content
- Title（参考訳）: edis: マルチモーダルwebコンテンツ上のエンティティ駆動イメージ検索
- Authors: Siqi Liu, Weixi Feng, Wenhu Chen, William Yang Wang
- Abstract要約: textbfEntity-textbfDriven textbfImage textbfSearch (EDIS)は、ニュース領域におけるクロスモーダル画像検索のためのデータセットである。
EDISは、実際の検索エンジンの結果から100万のWebイメージとキュレートされたデータセットで構成され、各イメージはテキスト記述と組み合わせられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.59747692987136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Making image retrieval methods practical for real-world search applications
requires significant progress in dataset scales, entity comprehension, and
multimodal information fusion. In this work, we introduce
\textbf{E}ntity-\textbf{D}riven \textbf{I}mage \textbf{S}earch (EDIS), a
challenging dataset for cross-modal image search in the news domain. EDIS
consists of 1 million web images from actual search engine results and curated
datasets, with each image paired with a textual description. Unlike datasets
that assume a small set of single-modality candidates, EDIS reflects real-world
web image search scenarios by including a million multimodal image-text pairs
as candidates. EDIS encourages the development of retrieval models that
simultaneously address cross-modal information fusion and matching. To achieve
accurate ranking results, a model must: 1) understand named entities and events
from text queries, 2) ground entities onto images or text descriptions, and 3)
effectively fuse textual and visual representations. Our experimental results
show that EDIS challenges state-of-the-art methods with dense entities and a
large-scale candidate set. The ablation study also proves that fusing textual
features with visual features is critical in improving retrieval results.
- Abstract（参考訳）: 実世界の検索アプリケーションで画像検索を実践するには、データセットスケール、エンティティ理解、マルチモーダル情報融合の大幅な進歩が必要である。
本稿では,ニュース領域におけるクロスモーダル画像検索のための挑戦的データセットであるtextbf{E}ntity-\textbf{D}riven \textbf{I}mage \textbf{S}earch (EDIS)を紹介する。
EDISは、実際の検索エンジンの結果から100万のWebイメージとキュレートされたデータセットで構成され、各イメージはテキスト記述と組み合わせられている。
単一のモダリティ候補を仮定するデータセットとは異なり、EDISは100万のマルチモーダルイメージテキストペアを候補として含むことで、現実世界のWebイメージ検索シナリオを反映している。
EDISは、クロスモーダル情報融合とマッチングを同時に扱う検索モデルの開発を奨励する。
正確なランキング結果を得るためには、以下のモデルが必要となる。
1)テキストクエリから名前付きエンティティやイベントを理解する。
2)画像又はテキスト記述への接地実体,及び
3) テキストと視覚表現を効果的に融合させる。
実験の結果,EDISは高密度エンティティと大規模候補セットを用いた最先端手法に挑戦していることがわかった。
また,テキストの特徴を視覚的特徴と融合させることが,検索結果の改善に重要であることを示す。
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