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J-GLOBAL ID：202202229478486622   整理番号：22A1119695

構造を意識した非対称ディスエンタングルメントによるゼロショットスケッチベース画像検索【JST・京大機械翻訳】

Zero-shot sketch-based image retrieval with structure-aware asymmetric disentanglement

著者 (4件)： Li Jiangtong (MOE Key Lab of Artificial Intelligence, Department of Computer Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Ling Zhixin (MOE Key Lab of Artificial Intelligence, Department of Computer Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Niu Li (MOE Key Lab of Artificial Intelligence, Department of Computer Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhang Liqing (MOE Key Lab of Artificial Intelligence, Department of Computer Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 218  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Sketchベース画像検索(SBIR)の目標は,自然画像ギャラリーから同じカテゴリの画像を検索するためにフリーハンドスケッチを用いることである。しかし,SBIRは訓練中に認められる全ての試験カテゴリーを必要とし,実世界アプリケーションでは保証できない。そこで,試験カテゴリーが訓練段階で現れない,より挑戦的なゼロショットSBIR(ZS-SBIR)を研究した。スケッチが主として構造情報を含むことを実現した後,画像には付加的外観情報が含まれているが,非対称解答による構造意識検索の達成を試みた。この目的のために,著者らは,画像特徴が構造特徴および外観特徴に解き,一方,スケッチ特徴が構造空間に投影されるだけの,画像特徴が構造特徴および外観特徴にもつれる,提案したSTRucture-意識非対称分散(STRAD)法を提案した。分割構造と外観空間を通して,双方向ドメイン翻訳をスケッチ領域と画像ドメインの間で実行した。大規模な実験は,著者らのSTRAD法が3つの大規模ベンチマークデータセットに関して最先端の方法を著しく凌駕することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表現 ,  学習 ,  カテゴリー ,  情報 ,  *非対称性 ,  *画像 ,  画像特性 ,  空間 ,  応用プログラム ,  構造特性 ,  *画像検索
準シソーラス用語： 自然画像 ,  ギャラリ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： もつれた表現 ,  ドメイン翻訳 ,  ゼロショット学習 ,  スケッチに基づく画像検索

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意識 ,  非対称 ,  エンタングルメント ,  画像検索