D$^2$LV:一种用于图像拷贝检测的数据驱动与局部验证方法
计算机视觉与模式识别
2021-12-07 v2
摘要
图像拷贝检测在现实社交媒体中具有重要意义。本文提出一种数据驱动与局部验证 (DLV) 方法来参与 NeurIPS'21 的 Image Similarity Challenge: Matching Track。在 DLV 中,无监督预训练替代了常用的有监督预训练。训练时,我们设计了一组基础变换和六种高级变换,一个简单而有效的基线学习到鲁棒表示。测试时,提出一种全局-局部与局部-全局匹配策略。该策略在参考图像与查询图像之间进行局部验证。实验表明所提方法有效。所提方法在 Facebook AI Image Similarity Challenge: Matching Track 的 1,103 名参与者中排名第一。代码与训练模型见 https://github.com/WangWenhao0716/ISC-Track1-Submission。
引用
@article{arxiv.2111.07090,
title = {D$^2$LV: A Data-Driven and Local-Verification Approach for Image Copy Detection},
author = {Wenhao Wang and Yifan Sun and Weipu Zhang and Yi Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07090},
year = {2021}
}