論文の概要: Transcending Fusion: A Multi-Scale Alignment Method for Remote Sensing Image-Text Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18959v1
- Date: Wed, 29 May 2024 10:19:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 17:39:58.547820
- Title: Transcending Fusion: A Multi-Scale Alignment Method for Remote Sensing Image-Text Retrieval
- Title(参考訳): Transcending Fusion: リモートセンシング画像検索のためのマルチスケールアライメント手法
- Authors: Rui Yang, Shuang Wang, Yingping Han, Yuanheng Li, Dong Zhao, Dou Quan, Yanhe Guo, Licheng Jiao,
- Abstract要約: リモートセンシング画像-テキスト検索(RSITR)は、リモートセンシング(RS)ドメインにおける知識サービスとデータマイニングにおいて重要な機能である。
現在のマルチスケールRSITRアプローチは、通常、マルチスケールの融合画像特徴とテキスト特徴とを一致させるが、異なるスケールで画像とテキストのペアを別々に並べて見落としている。
本稿では,この制限を克服するために,新しいマルチスケールアライメント(MSA)手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 37.775529830620016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Remote Sensing Image-Text Retrieval (RSITR) is pivotal for knowledge services and data mining in the remote sensing (RS) domain. Considering the multi-scale representations in image content and text vocabulary can enable the models to learn richer representations and enhance retrieval. Current multi-scale RSITR approaches typically align multi-scale fused image features with text features, but overlook aligning image-text pairs at distinct scales separately. This oversight restricts their ability to learn joint representations suitable for effective retrieval. We introduce a novel Multi-Scale Alignment (MSA) method to overcome this limitation. Our method comprises three key innovations: (1) Multi-scale Cross-Modal Alignment Transformer (MSCMAT), which computes cross-attention between single-scale image features and localized text features, integrating global textual context to derive a matching score matrix within a mini-batch, (2) a multi-scale cross-modal semantic alignment loss that enforces semantic alignment across scales, and (3) a cross-scale multi-modal semantic consistency loss that uses the matching matrix from the largest scale to guide alignment at smaller scales. We evaluated our method across multiple datasets, demonstrating its efficacy with various visual backbones and establishing its superiority over existing state-of-the-art methods. The GitHub URL for our project is: https://github.com/yr666666/MSA
- Abstract(参考訳): リモートセンシング画像-テキスト検索(RSITR)は、リモートセンシング(RS)ドメインにおける知識サービスとデータマイニングにおいて重要な機能である。
画像内容とテキスト語彙のマルチスケール表現を考えると、よりリッチな表現を学習し、検索を強化することができる。
現在のマルチスケールRSITRアプローチは、通常、マルチスケールの融合画像特徴とテキスト特徴とを一致させるが、異なるスケールで画像とテキストのペアを別々に並べて見落としている。
この監視は、効果的な検索に適した共同表現を学習する能力を制限する。
本稿では,この制限を克服するために,新しいマルチスケールアライメント(MSA)手法を提案する。
提案手法は,(1)単一スケールの画像特徴と局所的なテキスト特徴の相互アテンションを計算するマルチスケール・クロスモーダルアライメント・トランスフォーマー (MSCMAT) ,(2) 大規模規模のセマンティックアライメントを強制するマルチスケール・クロスモーダルセマンティックアライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント(MCMAT) の3つの重要なイノベーションを含む。
提案手法は,複数のデータセットにまたがって評価し,様々な視覚的バックボーンによる有効性を実証し,既存の最先端手法よりも優れていることを示す。
私たちのプロジェクトのGitHubURLは以下のとおりです。
関連論文リスト
- AddressCLIP: Empowering Vision-Language Models for City-wide Image Address Localization [57.34659640776723]
そこで我々は,より意味論的に問題を解決するために,AddressCLIPというエンドツーエンドのフレームワークを提案する。
われわれはピッツバーグとサンフランシスコに3つのデータセットを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T03:18:53Z) - Bootstrapping Interactive Image-Text Alignment for Remote Sensing Image
Captioning [49.48946808024608]
BITAと呼ばれるリモートセンシング画像キャプションのための対話型画像テキストアライメントをブートストラップする2段階の視覚言語事前学習手法を提案する。
具体的には、第1段階は画像テキストコントラスト学習による予備的なアライメントを含む。
第2段階では、インタラクティブなフーリエ変換器が凍結画像エンコーダと大きな言語モデルとを接続する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T17:32:17Z) - HGAN: Hierarchical Graph Alignment Network for Image-Text Retrieval [13.061063817876336]
画像テキスト検索のための階層型グラフアライメントネットワーク(HGAN)を提案する。
まず、包括的マルチモーダル特徴を捉えるために、画像の特徴グラフとテキストのモダリティをそれぞれ構築する。
そして、MFAR(Multi-granularity Feature Aggregation and Rearrangement)モジュールを設計した多粒性共有空間を構築する。
最後に、最終的な画像とテキストの特徴は、階層的アライメントを達成するために、3レベル類似関数によってさらに洗練される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T05:08:52Z) - Asymmetric Cross-Scale Alignment for Text-Based Person Search [15.618984100653348]
テキストに基づく人物探索 (TBPS) は知的監視において重要な意味を持つ歩行者画像の検索を目的としている。
このタスクを実装するには、画像ドメインとテキストドメインの両方からマルチスケールの機能を抽出し、その後、クロスモーダルアライメントを実行する必要がある。
マルチスケール表現を抽出し、非対称なクロススケールアライメント(ACSA)を行い、2つのモードを正確に整列するトランスフォーマーモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-26T08:34:35Z) - Exploring a Fine-Grained Multiscale Method for Cross-Modal Remote
Sensing Image Retrieval [21.05804942940532]
クロスモーダルなテキスト画像検索は、フレキシブルな入力と効率的なクエリの利点により、広く注目を集めている。
RSマルチモーダル検索タスクにおけるマルチスケール不足とターゲット冗長性の問題に対処するため、新しい非対称マルチモーダル特徴マッチングネットワーク(AMFMN)を考案した。
本モデルは,マルチスケールな特徴入力に適応し,マルチソース検索手法を好んで,冗長な特徴を動的にフィルタすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-21T03:53:19Z) - Cross-modal Image Retrieval with Deep Mutual Information Maximization [14.778158582349137]
本研究では,入力にソース画像を含むクロスモーダル画像検索と,その画像と所望の画像の修正を記述したテキストについて検討する。
本手法は, テキストモダリティと画像モダリティのモダリティギャップを狭め, 意味的には同一でない表現間の相互情報を最大化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-10T13:08:09Z) - TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation [52.83401421019309]
TediGANはマルチモーダル画像生成とテキスト記述による操作のためのフレームワークである。
StyleGANインバージョンモジュールは、よく訓練されたStyleGANの潜在空間に実際の画像をマッピングする。
視覚言語的類似性は、画像とテキストを共通の埋め込み空間にマッピングすることで、テキスト画像マッチングを学ぶ。
インスタンスレベルの最適化は、操作におけるID保存のためのものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-06T16:20:19Z) - Seed the Views: Hierarchical Semantic Alignment for Contrastive
Representation Learning [116.91819311885166]
一つの画像から生成されたビューをtextbfCross-samples や Multi-level representation に拡張することで,階層的なセマンティックアライメント戦略を提案する。
提案手法はCsMlと呼ばれ,サンプル間の多層視覚表現を堅牢な方法で統合する機能を備えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T17:26:24Z) - DF-GAN: A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis [80.54273334640285]
本稿では,異なる生成装置間の絡み合わずに高解像度画像を直接合成する,新しい1段階のテキスト・ツー・イメージバックボーンを提案する。
また,Matching-Aware Gradient Penalty と One-Way Output を組み合わせた新たなターゲット認識識別器を提案する。
現在の最先端手法と比較して,提案するDF-GANはよりシンプルだが,現実的およびテキストマッチング画像の合成には効率的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-13T12:51:17Z) - Fine-grained Visual Textual Alignment for Cross-Modal Retrieval using
Transformer Encoders [14.634046503477979]
本稿ではTransformer Reasoning and Alignment Network(TERAN)という新しいアプローチを提案する。
TERANは、画像と文の基礎となるコンポーネント間のきめ細かい一致を強制する。
MS-COCO 1Kテストセットでは,画像と文検索タスクでそれぞれ5.7%と3.5%の改善が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T11:02:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。