論文の概要: You'll Never Walk Alone: A Sketch and Text Duet for Fine-Grained Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07222v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 19:25:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 18:48:21.244241
• Title: You'll Never Walk Alone: A Sketch and Text Duet for Fine-Grained Image Retrieval
• Title（参考訳）: 美麗な画像検索ができる「Sketch and Text Duet」(動画あり)
• Authors: Subhadeep Koley, Ayan Kumar Bhunia, Aneeshan Sain, Pinaki Nath Chowdhury, Tao Xiang, Yi-Zhe Song,
• Abstract要約: 事前学習したCLIPモデルを用いて,スケッチとテキストを効果的に組み合わせた新しい構成性フレームワークを提案する。 我々のシステムは、合成画像検索、ドメイン転送、きめ細かい生成における新しい応用にまで拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.49126407479717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Two primary input modalities prevail in image retrieval: sketch and text. While text is widely used for inter-category retrieval tasks, sketches have been established as the sole preferred modality for fine-grained image retrieval due to their ability to capture intricate visual details. In this paper, we question the reliance on sketches alone for fine-grained image retrieval by simultaneously exploring the fine-grained representation capabilities of both sketch and text, orchestrating a duet between the two. The end result enables precise retrievals previously unattainable, allowing users to pose ever-finer queries and incorporate attributes like colour and contextual cues from text. For this purpose, we introduce a novel compositionality framework, effectively combining sketches and text using pre-trained CLIP models, while eliminating the need for extensive fine-grained textual descriptions. Last but not least, our system extends to novel applications in composed image retrieval, domain attribute transfer, and fine-grained generation, providing solutions for various real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 画像検索における2つの主要な入力モダリティは、スケッチとテキストである。 テキストはカテゴリ間検索タスクに広く使われているが、複雑な視覚的詳細をキャプチャできるため、細粒度画像検索のための唯一のモダリティとして、スケッチが確立されている。 本稿では、スケッチとテキストの両方の微細な表現能力を同時に探索し、両者のデュエットを編成することで、スケッチのみの微細な画像検索への依存を疑問視する。 その結果、これまでは達成不可能だった正確な検索が可能となり、ユーザーは常に精細なクエリをポーズしたり、テキストから色やコンテキストの手がかりなどの属性を組み込むことができる。 そこで本研究では,事前学習したCLIPモデルを用いてスケッチとテキストを効果的に組み合わせた新しい構成性フレームワークを提案する。 最後に、本システムは、合成画像検索、ドメイン属性転送、微粒化生成における新しい応用に拡張され、様々な実世界のシナリオに対するソリューションを提供する。

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