論文の概要: Spatially Optimized Compact Deep Metric Learning Model for Similarity Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06593v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 19:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 16:08:54.327354
• Title: Spatially Optimized Compact Deep Metric Learning Model for Similarity Search
• Title（参考訳）: 類似度探索のための空間最適化型コンパクト深度学習モデル
• Authors: Md. Farhadul Islam, Md. Tanzim Reza, Meem Arafat Manab, Mohammad Rakibul Hasan Mahin, Sarah Zabeen, Jannatun Noor,
• Abstract要約: 類似性探索は空間的特徴が重要な出力を決定する重要なタスクである。 本研究では,コンパクトな畳み込みモデルとともに単一の畳み込み特徴抽出器の層を利用することにより,類似性探索の性能が著しく向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0015171648915433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Spatial optimization is often overlooked in many computer vision tasks. Filters should be able to recognize the features of an object regardless of where it is in the image. Similarity search is a crucial task where spatial features decide an important output. The capacity of convolution to capture visual patterns across various locations is limited. In contrast to convolution, the involution kernel is dynamically created at each pixel based on the pixel value and parameters that have been learned. This study demonstrates that utilizing a single layer of involution feature extractor alongside a compact convolution model significantly enhances the performance of similarity search. Additionally, we improve predictions by using the GELU activation function rather than the ReLU. The negligible amount of weight parameters in involution with a compact model with better performance makes the model very useful in real-world implementations. Our proposed model is below 1 megabyte in size. We have experimented with our proposed methodology and other models on CIFAR-10, FashionMNIST, and MNIST datasets. Our proposed method outperforms across all three datasets.
• Abstract（参考訳）: 空間最適化は、多くのコンピュータビジョンタスクにおいて見過ごされがちである。 フィルタは、画像のどこにあっても、オブジェクトの特徴を認識できなければならない。 類似性探索は空間的特徴が重要な出力を決定する重要なタスクである。 様々な場所で視覚パターンをとらえる畳み込みの能力は限られている。 畳み込みとは対照的に、インボリューションカーネルは、学習されたピクセル値とパラメータに基づいて各ピクセルで動的に生成される。 本研究では,コンパクトな畳み込みモデルとともに単一の畳み込み特徴抽出器の層を利用することにより,類似性探索の性能が著しく向上することを示す。 さらに,ReLUではなくGELUアクティベーション関数を用いて予測を改善する。 より優れた性能を持つコンパクトモデルとの畳み込みにおける無視できる量の重みパラメータは、実世界の実装において非常に有用である。 提案モデルは1メガバイト以下である。 CIFAR-10, FashionMNIST, MNISTデータセット上で提案手法および他のモデルの実験を行った。 提案手法は3つのデータセットにまたがって性能が向上する。

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