論文の概要: Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06954v2
- Date: Sat, 19 Aug 2023 06:15:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 20:29:42.446272
- Title: Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking
- Title（参考訳）: 画像検索とリグレードに必要なのは、グローバルな機能
- Authors: Shihao Shao, Kaifeng Chen, Arjun Karpur, Qinghua Cui, Andre Araujo,
and Bingyi Cao
- Abstract要約: SuperGlobalは、両方のステージにグローバル機能のみを取り入れ、精度を犠牲にすることなく効率を向上する、新しいアプローチである。
我々の実験は、標準ベンチマークの最先端技術と比較して大幅に改善されている。
我々の2段階システムは、現在の単一ステージの状態を16.3%超え、高性能画像検索システムに対するスケーラブルで正確な代替手段を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6198864241281434
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Image retrieval systems conventionally use a two-stage paradigm, leveraging
global features for initial retrieval and local features for reranking.
However, the scalability of this method is often limited due to the significant
storage and computation cost incurred by local feature matching in the
reranking stage. In this paper, we present SuperGlobal, a novel approach that
exclusively employs global features for both stages, improving efficiency
without sacrificing accuracy. SuperGlobal introduces key enhancements to the
retrieval system, specifically focusing on the global feature extraction and
reranking processes. For extraction, we identify sub-optimal performance when
the widely-used ArcFace loss and Generalized Mean (GeM) pooling methods are
combined and propose several new modules to improve GeM pooling. In the
reranking stage, we introduce a novel method to update the global features of
the query and top-ranked images by only considering feature refinement with a
small set of images, thus being very compute and memory efficient. Our
experiments demonstrate substantial improvements compared to the state of the
art in standard benchmarks. Notably, on the Revisited Oxford+1M Hard dataset,
our single-stage results improve by 7.1%, while our two-stage gain reaches 3.7%
with a strong 64,865x speedup. Our two-stage system surpasses the current
single-stage state-of-the-art by 16.3%, offering a scalable, accurate
alternative for high-performing image retrieval systems with minimal time
overhead. Code: https://github.com/ShihaoShao-GH/SuperGlobal.
- Abstract（参考訳）: 画像検索システムは従来の2段階のパラダイムを使用しており、グローバル機能を初期検索に活用し、局所的な特徴を再分類する。
しかし, この手法のスケーラビリティは, 再配置段階における局所的特徴マッチングによって生じる大きなストレージと計算コストによって制限されることが多い。
本稿では,グローバルな特徴を両段階に限定して活用し,精度を犠牲にすることなく効率を向上させる手法であるSuperGlobalを提案する。
SuperGlobalは検索システムに重要な拡張を導入し、特にグローバルな特徴抽出と再ランクプロセスに焦点を当てている。
抽出のために,広く使用されているArcFace損失と一般平均プール法を組み合わせた場合の準最適性能を特定し,GeMプーリングを改善するためにいくつかの新しいモジュールを提案する。
再ランキングの段階では,クエリとトップランク画像の全体的特徴を,少数の画像による機能改良のみを考慮して更新する新しい手法を導入することにより,非常に計算効率とメモリ効率が向上する。
我々の実験は、標準ベンチマークの最先端技術と比較して大幅に改善されている。
特に、Revisited Oxford+1M Hardデータセットでは、単一のステージの結果が7.1%向上し、2ステージのアップは64,865倍のスピードアップで3.7%に達した。
我々の2段階システムは、現在の単一ステージの状態を16.3%超え、最小時間オーバーヘッドで高性能画像検索システムにスケーラブルで正確な代替手段を提供する。
コード:https://github.com/ShihaoShao-GH/SuperGlobal。
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