组合式草图检索
计算机视觉与模式识别
2021-06-16 v1
摘要
我们提出了一种利用自由手绘草图搜索图像集合的算法，草图描述了多个物体的外观与相对位置。基于草图的图像检索（SBIR）方法主要匹配包含单一主导物体且不受其在图像中位置影响的查询。我们的工作利用绘图作为指定整个场景组合的简洁直观表示。我们训练了一个卷积神经网络（CNN）来编码来自草绘物体的掩码视觉特征，并将其池化为一个空间描述符，编码组合中物体的空间关系与外观。在三元组损失下将 CNN 主干训练为孪生网络，得到一种度量搜索嵌入，用于衡量组合相似度，并可通过应用乘积量化高效用于视觉搜索。
引用
@article{arxiv.2106.08009,
title = {Compositional Sketch Search},
author = {Alexander Black and Tu Bui and Long Mai and Hailin Jin and John Collomosse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.08009},
year = {2021}
}
备注
ICIP 2021 camera-ready version