論文の概要: Exploring Visual Embedding Spaces Induced by Vision Transformers for Online Auto Parts Marketplaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05756v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 03:24:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:11.102244
• Title: Exploring Visual Embedding Spaces Induced by Vision Transformers for Online Auto Parts Marketplaces
• Title（参考訳）: オンライン自動車部品マーケットプレイスにおける視覚変換器による視覚埋め込み空間の探索
• Authors: Cameron Armijo, Pablo Rivas,
• Abstract要約: 本研究では,オンラインマーケットプレースから得られる自動車部品の画像の視覚的埋め込み生成におけるビジョントランスフォーマーモデルの有用性について検討した。 単一モダリティデータにのみ焦点をあてることで、不正な活動を示すパターンを検出するViTの可能性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study examines the capabilities of the Vision Transformer (ViT) model in generating visual embeddings for images of auto parts sourced from online marketplaces, such as Craigslist and OfferUp. By focusing exclusively on single-modality data, the analysis evaluates ViT's potential for detecting patterns indicative of illicit activities. The workflow involves extracting high-dimensional embeddings from images, applying dimensionality reduction techniques like Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) to visualize the embedding space, and using K-Means clustering to categorize similar items. Representative posts nearest to each cluster centroid provide insights into the composition and characteristics of the clusters. While the results highlight the strengths of ViT in isolating visual patterns, challenges such as overlapping clusters and outliers underscore the limitations of single-modal approaches in this domain. This work contributes to understanding the role of Vision Transformers in analyzing online marketplaces and offers a foundation for future advancements in detecting fraudulent or illegal activities.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、CraigslistやOfferUpといったオンラインマーケットプレースから派生した自動車部品の画像の視覚的埋め込み生成における視覚変換器(ViT)モデルの有用性について検討する。 単一モダリティデータにのみ焦点をあてることで、不正な活動を示すパターンを検出するViTの可能性を評価する。 このワークフローは、画像から高次元の埋め込みを抽出し、一様多様体近似や投影(UMAP)のような次元削減技術を適用して埋め込み空間を視覚化し、K-Meansクラスタリングを使用して類似のアイテムを分類する。 各クラスタに最も近い代表的ポストは、クラスタの構成と特性に関する洞察を提供する。 結果は、視覚的パターンの分離におけるViTの強みを浮き彫りにする一方で、クラスタの重複やアウトリーチといった課題は、この領域における単一モーダルアプローチの限界を浮き彫りにしている。 この研究は、オンラインマーケットプレースの分析におけるビジョントランスフォーマーの役割の理解に寄与し、不正行為や違法行為の検出における今後の進歩の基盤を提供する。

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