論文の概要: Enhancing Image Retrieval : A Comprehensive Study on Photo Search using the CLIP Mode

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13613v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 17:35:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 13:55:15.083919
• Title: Enhancing Image Retrieval : A Comprehensive Study on Photo Search using the CLIP Mode
• Title（参考訳）: 画像検索の強化 : CLIPモードを用いた画像検索に関する総合的研究
• Authors: Naresh Kumar Lahajal and Harini S
• Abstract要約: 写真検索はCLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)モデルの導入によって大きな進歩をみせた。 この要約は、CLIPの基本原理を要約し、写真検索の分野を前進させる可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27195102129095
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Photo search, the task of retrieving images based on textual queries, has witnessed significant advancements with the introduction of CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) model. CLIP leverages a vision-language pre training approach, wherein it learns a shared representation space for images and text, enabling cross-modal understanding. This model demonstrates the capability to understand the semantic relationships between diverse image and text pairs, allowing for efficient and accurate retrieval of images based on natural language queries. By training on a large-scale dataset containing images and their associated textual descriptions, CLIP achieves remarkable generalization, providing a powerful tool for tasks such as zero-shot learning and few-shot classification. This abstract summarizes the foundational principles of CLIP and highlights its potential impact on advancing the field of photo search, fostering a seamless integration of natural language understanding and computer vision for improved information retrieval in multimedia applications
• Abstract（参考訳）: テキストクエリに基づく画像検索の課題であるフォトサーチでは,CLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)モデルの導入により,大幅な進歩が見られた。 CLIPはビジョン言語による事前トレーニングアプローチを利用して、画像とテキストの共有表現空間を学習し、モーダル間の理解を可能にする。 このモデルは、多様な画像とテキストペア間の意味的関係を理解する能力を示し、自然言語クエリに基づく画像の効率的かつ正確な検索を可能にする。 画像と関連するテキスト記述を含む大規模なデータセットをトレーニングすることにより、CLIPは目覚ましい一般化を実現し、ゼロショット学習や少数ショット分類といったタスクのための強力なツールを提供する。 この要約は、CLIPの基本原理を要約し、写真検索分野の進歩に対するその潜在的影響を強調し、マルチメディアアプリケーションにおける情報検索改善のための自然言語理解とコンピュータビジョンのシームレスな統合を促進する。

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