論文の概要: LOCORE: Image Re-ranking with Long-Context Sequence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21772v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 17:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:15.422128
• Title: LOCORE: Image Re-ranking with Long-Context Sequence Modeling
• Title（参考訳）: LOCORE:Long-Context Sequence Modelingを用いた画像再構成
• Authors: Zilin Xiao, Pavel Suma, Ayush Sachdeva, Hao-Jen Wang, Giorgos Kordopatis-Zilos, Giorgos Tolias, Vicente Ordonez,
• Abstract要約: LOCORE, Long-Context Re-ranker は画像クエリとギャラリーイメージの一覧に対応するローカル記述子として入力されるモデルである。 LOCOREは、ローカルディスクリプタでリストワイズを再ランク付けする最初の方法である。 提案手法は,既存の画像検索ベンチマークにおいて,他のリランカと比較して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.03095619785867
• License:
• Abstract: We introduce LOCORE, Long-Context Re-ranker, a model that takes as input local descriptors corresponding to an image query and a list of gallery images and outputs similarity scores between the query and each gallery image. This model is used for image retrieval, where typically a first ranking is performed with an efficient similarity measure, and then a shortlist of top-ranked images is re-ranked based on a more fine-grained similarity measure. Compared to existing methods that perform pair-wise similarity estimation with local descriptors or list-wise re-ranking with global descriptors, LOCORE is the first method to perform list-wise re-ranking with local descriptors. To achieve this, we leverage efficient long-context sequence models to effectively capture the dependencies between query and gallery images at the local-descriptor level. During testing, we process long shortlists with a sliding window strategy that is tailored to overcome the context size limitations of sequence models. Our approach achieves superior performance compared with other re-rankers on established image retrieval benchmarks of landmarks (ROxf and RPar), products (SOP), fashion items (In-Shop), and bird species (CUB-200) while having comparable latency to the pair-wise local descriptor re-rankers.
• Abstract（参考訳）: LOCORE, Long-Context Re-ranker は画像クエリとギャラリーイメージのリストに対応するローカル記述子として入力され、クエリとギャラリーイメージ間の類似度スコアを出力するモデルである。 このモデルは画像検索に使用され、通常、第1ランクは効率的な類似度尺度で実行され、その後、よりきめ細かい類似度尺度に基づいて上位画像のショートリストが再ランクされる。 ローカルディスクリプタとのペアワイド類似度推定やグローバルディスクリプタとのリストワイド再ランク付けを行う既存の方法と比較して、LOCOREはローカルディスクリプタとリストワイド再ランク付けを行う最初の方法である。 これを実現するために、効率的な長文シーケンスモデルを用いて、クエリとギャラリーイメージ間の依存関係をローカルディスクリプタレベルで効果的にキャプチャする。 テスト中、シーケンスモデルのコンテキストサイズ制限を克服するために、スライディングウィンドウ戦略で長いショートリストを処理します。 提案手法は,ランドマーク (ROxf, RPar), 製品 (SOP), ファッションアイテム (In-Shop), 鳥種 (CUB-200) のイメージ検索ベンチマークにおいて, 局所記述子再ランカに匹敵するレイテンシを保ちながら, 他の再ランカよりも優れた性能を実現する。

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