論文の概要: A Review of Image Retrieval Techniques: Data Augmentation and Adversarial Learning Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01219v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 12:55:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 06:47:21.053979
- Title: A Review of Image Retrieval Techniques: Data Augmentation and Adversarial Learning Approaches
- Title（参考訳）: 画像検索技術の概観:データ強化と逆学習アプローチ
- Authors: Kim Jinwoo,
- Abstract要約: 本稿では,検索性能向上におけるデータ強化と対人学習技術の役割について概説する。
データ拡張は、より多様なトレーニングサンプルを生成し、現実世界のバリエーションをシミュレートし、オーバーフィッティングを減らすことで、モデルの一般化能力と堅牢性を高める。
敵の攻撃と防衛は 訓練中に混乱をもたらす 潜在的な攻撃に対する モデルの堅牢性を改善するために
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Image retrieval is a crucial research topic in computer vision, with broad application prospects ranging from online product searches to security surveillance systems. In recent years, the accuracy and efficiency of image retrieval have significantly improved due to advancements in deep learning. However, existing methods still face numerous challenges, particularly in handling large-scale datasets, cross-domain retrieval, and image perturbations that can arise from real-world conditions such as variations in lighting, occlusion, and viewpoint. Data augmentation techniques and adversarial learning methods have been widely applied in the field of image retrieval to address these challenges. Data augmentation enhances the model's generalization ability and robustness by generating more diverse training samples, simulating real-world variations, and reducing overfitting. Meanwhile, adversarial attacks and defenses introduce perturbations during training to improve the model's robustness against potential attacks, ensuring reliability in practical applications. This review comprehensively summarizes the latest research advancements in image retrieval, with a particular focus on the roles of data augmentation and adversarial learning techniques in enhancing retrieval performance. Future directions and potential challenges are also discussed.
- Abstract（参考訳）: 画像検索はコンピュータビジョンにおいて重要な研究課題であり、オンライン製品検索からセキュリティ監視システムまで幅広い応用の見通しがある。
近年,ディープラーニングの進歩により画像検索の精度と効率が著しく向上している。
しかし、既存の手法はまだ多くの課題に直面しており、特に大規模データセット、クロスドメイン検索、照明の変動、閉塞、視点などの現実的な条件から生じるイメージ摂動を扱う。
これらの課題に対処するため,画像検索の分野では,データ拡張手法や逆学習法が広く応用されている。
データ拡張は、より多様なトレーニングサンプルを生成し、現実世界のバリエーションをシミュレートし、オーバーフィッティングを減らすことで、モデルの一般化能力と堅牢性を高める。
一方、敵の攻撃と防衛は、潜在的な攻撃に対するモデルの堅牢性を改善し、実用的な応用における信頼性を確保するために、訓練中に摂動を導入する。
本稿では,画像検索における最新の研究成果を包括的に要約し,検索性能向上におけるデータ強化と対人学習技術の役割に着目した。
今後の方向性や潜在的な課題についても論じる。
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