論文の概要: CaLa: Complementary Association Learning for Augmenting Composed Image Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19149v1
- Date: Wed, 29 May 2024 14:52:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 16:41:25.764798
- Title: CaLa: Complementary Association Learning for Augmenting Composed Image Retrieval
- Title（参考訳）: CaLa: 合成画像検索のための補足型アソシエーション学習
- Authors: Xintong Jiang, Yaxiong Wang, Mengjian Li, Yujiao Wu, Bingwen Hu, Xueming Qian,
- Abstract要約: Composed Image Retrieval (CIR)は、画像とテキストのペアクエリに基づいてターゲットイメージを検索する。
我々は、CIR三重項が、この一次関係を超える付加的な関連を含んでいると論じる。
本稿では,三重項をグラフノードとして扱い,三重項内の2つの新しい関係を同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.45550686770835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Composed Image Retrieval (CIR) involves searching for target images based on an image-text pair query. While current methods treat this as a query-target matching problem, we argue that CIR triplets contain additional associations beyond this primary relation. In our paper, we identify two new relations within triplets, treating each triplet as a graph node. Firstly, we introduce the concept of text-bridged image alignment, where the query text serves as a bridge between the query image and the target image. We propose a hinge-based cross-attention mechanism to incorporate this relation into network learning. Secondly, we explore complementary text reasoning, considering CIR as a form of cross-modal retrieval where two images compose to reason about complementary text. To integrate these perspectives effectively, we design a twin attention-based compositor. By combining these complementary associations with the explicit query pair-target image relation, we establish a comprehensive set of constraints for CIR. Our framework, CaLa (Complementary Association Learning for Augmenting Composed Image Retrieval), leverages these insights. We evaluate CaLa on CIRR and FashionIQ benchmarks with multiple backbones, demonstrating its superiority in composed image retrieval.
- Abstract（参考訳）: Composed Image Retrieval (CIR)は、画像とテキストのペアクエリに基づいてターゲットイメージを検索する。
現在の手法では、クエリターゲットマッチングの問題として扱うが、CIR三重項には、この一次関係以外の関連性が含まれていると論じる。
本稿では,三重項をグラフノードとして扱い,三重項内の2つの新しい関係を同定する。
まず,検索画像と対象画像のブリッジとして機能する,テキストブリッジ画像アライメントの概念を紹介する。
本稿では,この関係をネットワーク学習に組み込むヒンジベースのクロスアテンション機構を提案する。
次に、CIRを2つの画像が相補的テキストを推論するために構成されるクロスモーダル検索の形式として考慮して、相補的テキスト推論を検討する。
これらの視点を効果的に統合するために、双対の注意に基づく合成装置を設計する。
これらの補完関係と明示的なクエリ対ターゲット画像関係を組み合わせることで、CIRの包括的な制約セットを確立する。
筆者らのフレームワークであるCaLa(Complementary Association Learning for Augmenting Composed Image Retrieval)は,これらの知見を活用している。
複数のバックボーンを持つCIRRおよびFashionIQベンチマークにおけるCaLaの評価を行い、合成画像検索においてその優位性を実証した。
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