回到绘图板：重新思考场景级草图图像检索
计算机视觉与模式识别
2025-09-09 v1
摘要
场景级草图图像检索（SBIR）的目标是检索与自由手绘草图的整体语义和空间布局相匹配的自然图像。与先前专注于检索模型架构增强的工作不同，我们强调真实世界草图中固有的模糊性和噪声。这一洞察促使我们设计了一个明确针对草图变化性具有鲁棒性的训练目标。我们表明，通过适当组合预训练、编码器架构和损失函数，可以在不引入额外复杂度的情况下达到最先进的性能。在具有挑战性的 FS-COCO 和广泛使用的 SketchyCOCO 数据集上的大量实验验证了我们方法的有效性，并强调了训练设计在跨模态检索任务中的关键作用，以及改进场景级 SBIR 评估场景的必要性。
引用
@article{arxiv.2509.06566,
title = {Back To The Drawing Board: Rethinking Scene-Level Sketch-Based Image Retrieval},
author = {Emil Demić and Luka Čehovin Zajc},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.06566},
year = {2025}
}
备注
Accepted to BMVC2025