論文の概要: Learning Efficient Representations for Image-Based Patent Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13749v1
• Date: Sat, 26 Aug 2023 03:19:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 19:27:02.390089
• Title: Learning Efficient Representations for Image-Based Patent Retrieval
• Title（参考訳）: 画像に基づく特許検索のための効率的な表現の学習
• Authors: Hongsong Wang and Yuqi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,コンテンツに基づく特許検索のためのシンプルで軽量なモデルを提案する。 当社のアプローチは,大規模なベンチマークにおいて,他の方法よりも大幅に優れています。 我々のモデルは、93.5%という驚くほど高いmAPを達成するために、精巧にスケールアップすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.323708969088557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Patent retrieval has been attracting tremendous interest from researchers in intellectual property and information retrieval communities in the past decades. However, most existing approaches rely on textual and metadata information of the patent, and content-based image-based patent retrieval is rarely investigated. Based on traits of patent drawing images, we present a simple and lightweight model for this task. Without bells and whistles, this approach significantly outperforms other counterparts on a large-scale benchmark and noticeably improves the state-of-the-art by 33.5% with the mean average precision (mAP) score. Further experiments reveal that this model can be elaborately scaled up to achieve a surprisingly high mAP of 93.5%. Our method ranks first in the ECCV 2022 Patent Diagram Image Retrieval Challenge.
• Abstract（参考訳）: 特許取得は、過去数十年間、知的財産と情報検索コミュニティの研究者から大きな関心を集めてきた。 しかし、既存のアプローチのほとんどは特許のテキスト情報とメタデータ情報に依存しており、コンテンツベースの画像に基づく特許検索が研究されることはほとんどない。 特許出願画像の特徴に基づいて,この課題に対して単純で軽量なモデルを提案する。 ベルとホイッスルがなければ、このアプローチは大規模ベンチマークで他のベンチマークよりも大幅に優れ、平均的精度(mAP)スコアで最先端の33.5%向上する。 さらなる実験により、このモデルは93.5%という驚くほど高いmAPを達成するために精巧にスケールできることが明らかになった。 本手法はECCV 2022 特許図画像検索チャレンジで第1位である。

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