論文の概要: Learn and Search: An Elegant Technique for Object Lookup using
Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07231v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 00:58:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 23:10:57.470396
- Title: Learn and Search: An Elegant Technique for Object Lookup using
Contrastive Learning
- Title（参考訳）: 学習と探索:コントラスト学習を用いたオブジェクト検索のためのエレガントな手法
- Authors: Chandan Kumar, Jansel Herrera-Gerena, John Just, Matthew Darr, Ali
Jannesari
- Abstract要約: ラーン・アンド・サーチ(Learn and Search)は,コントラスト学習の力を活用して検索システムの効率性と有効性を高める,オブジェクト検索の新しいアプローチである。
「学習と探索」は、画像内の極端に類似した領域の識別において、その有効性を示す優れた類似性グリッド精度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.912349403119665
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid proliferation of digital content and the ever-growing need for
precise object recognition and segmentation have driven the advancement of
cutting-edge techniques in the field of object classification and segmentation.
This paper introduces "Learn and Search", a novel approach for object lookup
that leverages the power of contrastive learning to enhance the efficiency and
effectiveness of retrieval systems.
In this study, we present an elegant and innovative methodology that
integrates deep learning principles and contrastive learning to tackle the
challenges of object search. Our extensive experimentation reveals compelling
results, with "Learn and Search" achieving superior Similarity Grid Accuracy,
showcasing its efficacy in discerning regions of utmost similarity within an
image relative to a cropped image.
The seamless fusion of deep learning and contrastive learning to address the
intricacies of object identification not only promises transformative
applications in image recognition, recommendation systems, and content tagging
but also revolutionizes content-based search and retrieval. The amalgamation of
these techniques, as exemplified by "Learn and Search," represents a
significant stride in the ongoing evolution of methodologies in the dynamic
realm of object classification and segmentation.
- Abstract（参考訳）: デジタルコンテンツの急速な普及と、精度の高いオブジェクト認識とセグメンテーションの必要性は、オブジェクトの分類とセグメンテーションの分野における最先端技術の発展を促している。
本稿では,検索システムの効率と有効性を高めるために,コントラスト学習の力を活用したオブジェクト検索の新しい手法である「Learn and Search」を紹介する。
本研究では,物体探索の課題に取り組むために,深層学習の原則とコントラスト学習を統合したエレガントで革新的な方法論を提案する。
実験の結果から,「学習と探索」が優れた類似度グリッド精度を達成し,画像内の最も類似度の高い領域をクロッピング画像に対して識別する効果が示された。
ディープラーニングとコントラスト学習のシームレスな融合は、オブジェクト識別の複雑さに対処し、画像認識、レコメンデーションシステム、コンテンツのタグ付けに革新的な応用をもたらすだけでなく、コンテンツベースの検索と検索にも革命をもたらす。
これらの手法の融合は、"learn and search"で例示されるように、オブジェクトの分類とセグメンテーションのダイナミックな領域における方法論の現在進行中の進化において重要な進歩を示している。
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