論文の概要: Unsupervised Collaborative Metric Learning with Mixed-Scale Groups for General Object Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10798v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 04:01:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-19 21:45:00.590252
• Title: Unsupervised Collaborative Metric Learning with Mixed-Scale Groups for General Object Retrieval
• Title（参考訳）: 汎用検索のための混合スケールグループを用いた教師なし協調メトリック学習
• Authors: Shichao Kan, Yuhai Deng, Yixiong Liang, Lihui Cen, Zhe Qu, Yigang Cen, Zhihai He,
• Abstract要約: 本稿では,MS-UGCMLを用いた非教師なし協調的距離学習という,新しい教師なし深度学習手法を提案する。 オブジェクトレベルと画像レベルmAPは最大6.69%,画像レベルmAPは10.03%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.810040080126324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of searching for visual objects in a large image dataset is difficult because it requires efficient matching and accurate localization of objects that can vary in size. Although the segment anything model (SAM) offers a potential solution for extracting object spatial context, learning embeddings for local objects remains a challenging problem. This paper presents a novel unsupervised deep metric learning approach, termed unsupervised collaborative metric learning with mixed-scale groups (MS-UGCML), devised to learn embeddings for objects of varying scales. Following this, a benchmark of challenges is assembled by utilizing COCO 2017 and VOC 2007 datasets to facilitate the training and evaluation of general object retrieval models. Finally, we conduct comprehensive ablation studies and discuss the complexities faced within the domain of general object retrieval. Our object retrieval evaluations span a range of datasets, including BelgaLogos, Visual Genome, LVIS, in addition to a challenging evaluation set that we have individually assembled for open-vocabulary evaluation. These comprehensive evaluations effectively highlight the robustness of our unsupervised MS-UGCML approach, with an object level and image level mAPs improvement of up to 6.69% and 10.03%, respectively. The code is publicly available at https://github.com/dengyuhai/MS-UGCML.
• Abstract（参考訳）: 画像データセットで視覚オブジェクトを検索する作業は、サイズが変化するオブジェクトの効率的なマッチングと正確な位置決めを必要とするため、難しい。 セグメントエイズモデル(SAM)は、オブジェクト空間コンテキストを抽出する潜在的なソリューションを提供するが、ローカルオブジェクトの埋め込みを学習することは難しい問題である。 本稿では,異なるスケールのオブジェクトに対する埋め込みを学習するために考案された,混合スケールグループ(MS-UGCML)による教師なし協調的メトリック学習(unsupervised collaborative metric learning)と呼ばれる新しいディープ・メトリック・ラーニング手法を提案する。 その後、COCO 2017とVOC 2007データセットを使用して、一般的なオブジェクト検索モデルのトレーニングと評価を容易にすることで、課題のベンチマークが作成される。 最後に、包括的アブレーション研究を行い、汎用オブジェクト検索の領域で直面する複雑さについて論じる。 オブジェクト検索評価は,BelgaLogos,Visual Genome,LVISなど,さまざまなデータセットにまたがる。 これらの総合評価は、オブジェクトレベルと画像レベルmAPをそれぞれ6.69%と10.03%改善した、教師なしMS-UGCMLアプローチの堅牢性を効果的に強調する。 コードはhttps://github.com/dengyuhai/MS-UGCMLで公開されている。

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