論文の概要: ILIAS: Instance-Level Image retrieval At Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11748v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 17:27:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:49:02.842513
• Title: ILIAS: Instance-Level Image retrieval At Scale
• Title（参考訳）: ILIAS: スケールでのインスタンスレベルイメージ検索
• Authors: Giorgos Kordopatis-Zilos, Vladan Stojnić, Anna Manko, Pavel Šuma, Nikolaos-Antonios Ypsilantis, Nikos Efthymiadis, Zakaria Laskar, Jiří Matas, Ondřej Chum, Giorgos Tolias,
• Abstract要約: ILIASはインスタンスレベルイメージ検索のための新しいテストデータセットである。 それは、現在および将来の基礎モデルと、特定のオブジェクトを認識するための検索技術を評価するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.013289586440104
• License:
• Abstract: This work introduces ILIAS, a new test dataset for Instance-Level Image retrieval At Scale. It is designed to evaluate the ability of current and future foundation models and retrieval techniques to recognize particular objects. The key benefits over existing datasets include large scale, domain diversity, accurate ground truth, and a performance that is far from saturated. ILIAS includes query and positive images for 1,000 object instances, manually collected to capture challenging conditions and diverse domains. Large-scale retrieval is conducted against 100 million distractor images from YFCC100M. To avoid false negatives without extra annotation effort, we include only query objects confirmed to have emerged after 2014, i.e. the compilation date of YFCC100M. An extensive benchmarking is performed with the following observations: i) models fine-tuned on specific domains, such as landmarks or products, excel in that domain but fail on ILIAS ii) learning a linear adaptation layer using multi-domain class supervision results in performance improvements, especially for vision-language models iii) local descriptors in retrieval re-ranking are still a key ingredient, especially in the presence of severe background clutter iv) the text-to-image performance of the vision-language foundation models is surprisingly close to the corresponding image-to-image case. website: https://vrg.fel.cvut.cz/ilias/
• Abstract（参考訳）: この作業では、インスタンスレベルイメージ検索のための新しいテストデータセットであるILIASが導入されている。 それは、現在および将来の基礎モデルと、特定のオブジェクトを認識するための検索技術を評価するために設計されている。 既存のデータセットに対する大きなメリットは、大規模、ドメインの多様性、正確な基底真理、飽和していないパフォーマンスである。 ILIASには1000のオブジェクトインスタンスに対するクエリと肯定的なイメージが含まれており、課題のある条件やさまざまなドメインを手作業で収集する。 大規模検索は、YFCC100Mからの1億の妨害画像に対して行われる。 追加のアノテーションを使わずに偽陰性を避けるため、2014年以降に現れたと確認されたクエリオブジェクトのみを含む。 広範なベンチマークを下記の観測で実施する。 一 ランドマーク又は商品等の特定領域に微調整されたモデルであって、その領域で排他的であるものの、ILIASで失敗すること。 二 多分野クラス監督を用いた線形適応レイヤーの学習により、特に視覚言語モデルの性能改善が図られること。 三 検索再ランクのローカルディスクリプタは、特に厳しい背景クラッタの存在において、依然として重要な要素である。 iv)視覚言語基礎モデルのテキスト・ツー・イメージのパフォーマンスは、対応する画像・イメージ・ケースに驚くほど近い。 ウェブサイト:https://vrg.fel.cvut.cz/ilias/

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