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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17928v5
• Date: Sat, 09 Nov 2024 16:02:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 17:14:31.473556
• 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,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。 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を導入する。 DISC2021ベンチマークでは、教師と生徒のモデルとしてResNet-50とEfficientNet-B0が使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.336779198334904
• License:
• Abstract: Image copy detection is the task of detecting edited copies of any image within a reference database. While previous approaches have shown remarkable progress, the large size of their networks and descriptors remains a disadvantage, complicating their practical application. In this paper, we propose a novel method that achieves 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 smaller descriptor sizes. We introduce relational self-supervised distillation for flexible representation in a smaller feature space and apply contrastive learning with a hard negative loss to prevent dimensional collapse. For the DISC2021 benchmark, ResNet-50 and EfficientNet-B0 are used as the teacher and student models, respectively, with micro average precision improving by 5.0\%/4.9\%/5.9\% for 64/128/256 descriptor sizes compared to the baseline method. The code is available at \href{https://github.com/juntae9926/RDCD}{https://github.com/juntae9926/RDCD}.
• Abstract（参考訳）: 画像コピー検出は、参照データベース内の任意の画像の編集されたコピーを検出するタスクである。 これまでのアプローチは目覚ましい進歩を見せたが、ネットワークとディスクリプタの大規模化は相変わらず不利であり、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用いることで,より小さな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。 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を導入し, 次元崩壊を防止するために, 強負損失を伴うコントラスト学習を適用した。 DISC2021ベンチマークでは、ResNet-50とEfficientNet-B0がそれぞれ教師モデルと学生モデルとして使われ、ベースライン法と比較して、64/128/256のディスクリプタサイズに対して5.0\%/4.9\%/5.9\%のマイクロ平均精度が向上した。 コードは \href{https://github.com/juntae9926/RDCD}{https://github.com/juntae9926/RDCD} で公開されている。

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