論文の概要: Relational Self-supervised Distillation with Compact Descriptors for Image Copy Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17928v2
• Date: Wed, 29 May 2024 06:08:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 11:12:33.895314
• Title: Relational Self-supervised Distillation with Compact Descriptors for Image Copy Detection
• Title（参考訳）: 画像コピー検出のためのコンパクトディスクリプタによる自己教師付き蒸留
• Authors: Juntae Kim, Sungwon Woo, Jongho Nang,
• Abstract要約: 本稿では,著作権保護のためのオンライン共有プラットフォームにおける課題である画像コピー検出について述べる。 本稿では,軽量ネットワークとコンパクトディスクリプタを用いて,競争力のある性能を実現する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.336779198334904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses image copy detection, a task in online sharing platforms for copyright protection. While previous approaches have performed exceptionally well, the large size of their networks and descriptors remains a significant disadvantage, complicating their practical application. In this paper, we propose a novel method that achieves a competitive performance by using a lightweight network and compact descriptors. By utilizing relational self-supervised distillation to transfer knowledge from a large network to a small network, we enable the training of lightweight networks with a small descriptor size. Our approach, which we call Relational selfsupervised Distillation with Compact Descriptors (RDCD), introduces relational self-supervised distillation (RSD) for flexible representation in a smaller feature space and applies contrastive learning with a hard negative (HN) loss to prevent dimensional collapse. We demonstrate the effectiveness of our method using the DISC2021, Copydays, and NDEC benchmark datasets, with which our lightweight network with compact descriptors achieves a competitive performance. For the DISC2021 benchmark, ResNet-50/EfficientNet- B0 are used as a teacher and student respectively, the micro average precision improved by 5.0%/4.9%/5.9% for 64/128/256 descriptor sizes compared to the baseline method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,著作権保護のためのオンライン共有プラットフォームにおける課題である画像コピー検出について述べる。 従来のアプローチは非常にうまく機能してきたが、ネットワークとディスクリプタの大規模化は依然として大きな欠点であり、実用的応用を複雑にしている。 本稿では,軽量ネットワークとコンパクトディスクリプタを用いて,競争性能を実現する手法を提案する。 大規模ネットワークから小さなネットワークへ知識を伝達するために,リレーショナル自己教師型蒸留を利用することで,少ない記述子サイズの軽量ネットワークのトレーニングを可能にする。 提案手法はRDCD(Relational Selfsupervised Distillation with Compact Descriptor)と呼ばれ,より小さな特徴空間におけるフレキシブルな表現のためのリレーショナル自己教師型蒸留(RSD)を導入し,高負(HN)損失によるコントラスト学習を適用し,次元崩壊を防止する。 提案手法の有効性をDEC2021, Copydays, NDECベンチマークを用いて実証し, コンパクトな記述子を用いた軽量ネットワークによる競合性能を実現する。 DISC2021ベンチマークでは、ResNet-50/EfficientNet-B0を教師と学生それぞれに使用し、ベースライン法と比較して64/128/256ディスクリプタサイズのマイクロ平均精度を5.0%/4.9%/5.9%改善した。

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