論文の概要: Transductive Learning for Near-Duplicate Image Detection in Scanned Photo Collections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19437v1
- Date: Fri, 25 Oct 2024 09:56:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-28 13:36:34.087372
- Title: Transductive Learning for Near-Duplicate Image Detection in Scanned Photo Collections
- Title（参考訳）: 走査型画像コレクションにおける近距離画像検出のためのトランスダクティブ学習
- Authors: Francesc Net, Marc Folia, Pep Casals, Lluis Gomez,
- Abstract要約: 本稿では,実世界のユースケースシナリオにおける近距離画像検出技術の比較研究について述べる。
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や視覚変換器(ViT)といった最先端のディープラーニングアーキテクチャを活用するトランスダクティブ学習手法を提案する。
提案手法は,UKBenchと社内のプライベートデータセットにおいて,ほぼ重複画像検出のタスクにおいて,ベースライン手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This paper presents a comparative study of near-duplicate image detection techniques in a real-world use case scenario, where a document management company is commissioned to manually annotate a collection of scanned photographs. Detecting duplicate and near-duplicate photographs can reduce the time spent on manual annotation by archivists. This real use case differs from laboratory settings as the deployment dataset is available in advance, allowing the use of transductive learning. We propose a transductive learning approach that leverages state-of-the-art deep learning architectures such as convolutional neural networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs). Our approach involves pre-training a deep neural network on a large dataset and then fine-tuning the network on the unlabeled target collection with self-supervised learning. The results show that the proposed approach outperforms the baseline methods in the task of near-duplicate image detection in the UKBench and an in-house private dataset.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,文書管理会社がスキャンした画像のコレクションを手動で注釈付けするように指示された実世界のユースケースシナリオにおいて,ほぼ重複した画像検出技術の比較研究を行う。
重複写真とほぼ重複写真を検出することで、考古学者による手動注釈に費やした時間を短縮することができる。
この実際のユースケースは、デプロイメントデータセットが事前に利用可能であるため、実験室の設定とは異なるため、トランスダクティブ学習の使用が可能になる。
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や視覚変換器(ViT)といった最先端のディープラーニングアーキテクチャを活用するトランスダクティブ学習手法を提案する。
このアプローチでは、大規模なデータセット上でディープニューラルネットワークを事前トレーニングし、ラベルのないターゲットコレクション上のネットワークを自己教師型学習で微調整する。
提案手法は,UKBenchと社内のプライベートデータセットにおいて,ほぼ重複画像検出のタスクにおいて,ベースライン手法よりも優れていることを示す。
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