論文の概要: SynCDR : Training Cross Domain Retrieval Models with Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00420v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 16:56:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 23:41:33.456192
• Title: SynCDR : Training Cross Domain Retrieval Models with Synthetic Data
• Title（参考訳）: SynCDR : 合成データを用いたクロスドメイン検索モデルの訓練
• Authors: Samarth Mishra, Carlos D. Castillo, Hongcheng Wang, Kate Saenko, Venkatesh Saligrama,
• Abstract要約: クロスドメイン検索では、同じ意味圏から2つの視覚領域にまたがるイメージを識別するためにモデルが必要である。 我々は、これらの欠落したカテゴリの例を満たすために、ドメイン間で合成データを生成する方法を示す。 最高のSynCDRモデルは、先行技術よりも最大15%パフォーマンスが向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.26882668598587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In cross-domain retrieval, a model is required to identify images from the same semantic category across two visual domains. For instance, given a sketch of an object, a model needs to retrieve a real image of it from an online store's catalog. A standard approach for such a problem is learning a feature space of images where Euclidean distances reflect similarity. Even without human annotations, which may be expensive to acquire, prior methods function reasonably well using unlabeled images for training. Our problem constraint takes this further to scenarios where the two domains do not necessarily share any common categories in training data. This can occur when the two domains in question come from different versions of some biometric sensor recording identities of different people. We posit a simple solution, which is to generate synthetic data to fill in these missing category examples across domains. This, we do via category preserving translation of images from one visual domain to another. We compare approaches specifically trained for this translation for a pair of domains, as well as those that can use large-scale pre-trained text-to-image diffusion models via prompts, and find that the latter can generate better replacement synthetic data, leading to more accurate cross-domain retrieval models. Our best SynCDR model can outperform prior art by up to 15\%. Code for our work is available at https://github.com/samarth4149/SynCDR .
• Abstract（参考訳）: クロスドメイン検索では、同じ意味圏から2つの視覚領域にまたがるイメージを識別するためにモデルが必要である。 例えば、オブジェクトのスケッチが与えられた場合、オンラインストアのカタログから実際のイメージを取得する必要がある。 そのような問題に対する標準的なアプローチは、ユークリッド距離が類似性を反映する画像の特徴空間を学ぶことである。 取得に費用がかかる人間のアノテーションがなくても、事前の手法はトレーニングのためにラベルなしのイメージを使用して合理的に機能する。 私たちの問題制約は、この2つのドメインが必ずしもトレーニングデータに共通するカテゴリを共有していないシナリオにさらに対応します。 問題の2つのドメインが、異なる人の身元を記録する生体センサーの異なるバージョンから来ている場合、これは起こりうる。 我々は、これらの欠落したカテゴリの例を満たすために合成データを生成する単純な解を提案する。 これは、ある視覚領域から別の視覚領域への画像の変換を保存するカテゴリを通して行われる。 我々は,この2つのドメインに対して,この翻訳に特化して訓練されたアプローチと,プロンプトを介して大規模に事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルを使用する手法を比較し,後者がより良い置換データを生成し,より正確なクロスドメイン検索モデルを実現することを見出した。 われわれの最高のSynCDRモデルは、先行技術よりも最大15倍パフォーマンスが良い。 私たちの作業のコードはhttps://github.com/samarth4149/SynCDR で公開されている。

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